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Codebook for df

Autogenerated data summary from dataMaid

Published

July 22, 2025

Data report overview

The dataset examined has the following dimensions:

Feature Result
Number of observations 454
Number of variables 929

Codebook summary table

Label Variable Class # unique values Missing Description
id_date_creation character 210 0.00 %
id_anonymat character 454 0.00 %
id_centre1 integer 47 8.15 %
id_centre2 integer 32 81.94 %
id_centre3 integer 9 98.24 %
id_date_nais character 446 0.00 %
id_dep_nais integer 78 14.10 %
id_lieu_nais integer 2 0.00 %
id_nom character 297 0.00 %
id_nom_jeune character 107 70.93 %
id_prenom character 99 1.32 %
id_sexe integer 2 0.00 %
id_type character 1 0.00 %
id_age integer 50 0.00 %
id_tab_db integer 2 0.00 %
id_sep character 22 95.37 %
id_link character 454 0.00 %
sc_commentaires character 74 83.48 %
sc_date_creation character 193 11.23 %
sc_an_diplome integer 40 19.60 %
sc_diplome integer 10 15.20 %
sc_diplome_autre character 10 98.02 %
sc_fin_etudes integer 3 14.10 %
sc_formation integer 19 81.72 %
sc_formation_autre character 8 98.46 %
sc_plan integer 3 14.98 %
sc_plan_an integer 16 94.27 %
sc_plan_demande integer 3 30.62 %
sc_plan_ets1_1 integer 2 94.05 %
sc_plan_ets1_2 integer 2 94.27 %
sc_plan_ets1_3 integer 2 94.27 %
sc_plan_ets1_4 integer 2 94.05 %
sc_plan_ets1_5 integer 2 94.05 %
sc_plan_ets1_6 integer 2 92.51 %
sc_plan_ets1_7 integer 2 92.29 %
sc_plan_ets1_8 integer 2 92.51 %
sc_plan_ets1_9 integer 2 92.29 %
sc_plan_ets1_12 integer 2 92.73 %
sc_plan_ets1_13 integer 2 92.73 %
sc_plan_ets1_14 integer 2 92.73 %
sc_plan_ets2_1 integer 2 99.78 %
sc_plan_ets2_2 integer 2 99.34 %
sc_plan_ets2_3 integer 2 99.34 %
sc_plan_ets2_4 integer 2 99.34 %
sc_plan_ets2_5 integer 2 99.56 %
sc_plan_ets2_6 integer 2 99.56 %
sc_plan_ets2_7 integer 2 99.56 %
sc_plan_ets2_8 integer 2 99.56 %
sc_plan_ets2_9 integer 2 99.78 %
sc_plan_ets2_14 integer 2 99.78 %
sc_plan_ets5_13 integer 2 99.56 %
sc_plan_ets5_14 integer 2 99.56 %
sc_plan_notification_1 integer 2 99.78 %
sc_plan_notification_2 integer 2 99.34 %
sc_plan_notification_3 integer 2 99.56 %
sc_plan_notification_4 integer 2 99.78 %
sc_plan_notification_5 integer 2 99.56 %
sc_plan_notification_6 integer 2 97.36 %
sc_plan_notification_7 integer 2 98.90 %
sc_plan_notification_8 integer 2 98.24 %
sc_plan_notification_999 integer 2 96.70 %
sc_plan_notification_autre character 16 96.70 %
sc_an_debut integer 52 0.00 %
sc_debut integer 3 0.00 %
sc_debut_autre character 3 99.56 %
sc_interromp integer 3 14.10 %
sc_redoubl integer 3 11.89 %
sc_type character 2 11.23 %
id_sc_cat character 2 0.00 %
id_age_cat_2 character 2 0.00 %
id_age_cat_3 character 4 5.73 %
sc_debut_corr integer 2 65.86 %
sc_date_debut character 52 0.00 %
sc_age_debut integer 4 0.44 %
sc_etspps character 4 89.21 %
sc_diplome_cat character 6 17.18 %
sc_date_diplome character 40 19.60 %
sc_age_diplome integer 25 20.04 %
sc_rdb_date_creation character 122 59.25 %
sc_rdb_nb integer 5 59.25 %
sc_rdb_type character 2 59.25 %
sc_rdb_redoubl integer 2 59.47 %
id_age_cat character 2 0.00 %
sc_rdb_cat character 2 59.25 %
sc_rdb01_an integer 46 63.00 %
sc_rdb02_an integer 28 88.55 %
sc_rdb03_an integer 11 97.36 %
sc_rdb04_an integer 3 99.56 %
sc_rdb01_cause integer 3 59.91 %
sc_rdb02_cause integer 3 87.44 %
sc_rdb03_cause integer 3 97.14 %
sc_rdb04_cause integer 3 99.56 %
sc_rdb01_classe integer 21 59.47 %
sc_rdb02_classe integer 20 87.44 %
sc_rdb03_classe integer 10 97.14 %
sc_rdb04_classe integer 3 99.56 %
sc_rdb01_classe_autre character 4 99.34 %
sc_rdb02_classe_autre character 2 99.78 %
sc_rdb03_classe_autre character 2 99.78 %
sc_rdb04_classe_autre logical 1 100.00 %
sc_rdb01_classe_cat character 5 59.47 %
sc_rdb02_classe_cat character 5 87.44 %
sc_rdb03_classe_cat character 4 97.14 %
sc_rdb04_classe_cat character 2 99.56 %
sc_int_date_creation character 62 81.94 %
sc_int_nb integer 7 81.94 %
sc_int_type character 2 81.94 %
sc_int_interromp integer 2 81.94 %
sc_int_cat character 2 81.94 %
sc_int01_classe integer 21 83.70 %
sc_int02_classe integer 15 95.15 %
sc_int03_classe integer 8 97.80 %
sc_int04_classe integer 5 98.90 %
sc_int05_classe integer 3 99.56 %
sc_int06_classe integer 2 99.78 %
sc_int07_classe integer 2 99.78 %
sc_int08_classe integer 2 99.78 %
sc_int01_an integer 31 83.04 %
sc_int02_an integer 16 95.37 %
sc_int03_an integer 8 98.24 %
sc_int04_an integer 5 99.12 %
sc_int05_an integer 2 99.78 %
sc_int06_an logical 1 100.00 %
sc_int07_an logical 1 100.00 %
sc_int08_an logical 1 100.00 %
sc_int01_an_repr integer 31 84.58 %
sc_int02_an_repr integer 17 95.59 %
sc_int03_an_repr integer 7 98.46 %
sc_int04_an_repr integer 3 99.56 %
sc_int05_an_repr integer 2 99.78 %
sc_int06_an_repr logical 1 100.00 %
sc_int07_an_repr logical 1 100.00 %
sc_int08_an_repr logical 1 100.00 %
sc_int01_cause_1 integer 2 94.93 %
sc_int02_cause_1 integer 2 98.46 %
sc_int03_cause_1 integer 2 99.56 %
sc_int04_cause_1 integer 2 99.78 %
sc_int05_cause_1 logical 1 100.00 %
sc_int06_cause_1 logical 1 100.00 %
sc_int07_cause_1 logical 1 100.00 %
sc_int08_cause_1 logical 1 100.00 %
sc_int01_cause_2 integer 2 89.21 %
sc_int02_cause_2 integer 2 96.92 %
sc_int03_cause_2 integer 2 99.34 %
sc_int04_cause_2 logical 1 100.00 %
sc_int05_cause_2 logical 1 100.00 %
sc_int06_cause_2 logical 1 100.00 %
sc_int07_cause_2 logical 1 100.00 %
sc_int08_cause_2 logical 1 100.00 %
sc_int01_cause_3 integer 2 94.05 %
sc_int02_cause_3 integer 2 98.46 %
sc_int03_cause_3 integer 2 99.56 %
sc_int04_cause_3 integer 2 99.56 %
sc_int05_cause_3 integer 2 99.78 %
sc_int06_cause_3 logical 1 100.00 %
sc_int07_cause_3 logical 1 100.00 %
sc_int08_cause_3 logical 1 100.00 %
sc_int01_cause_4 integer 2 99.12 %
sc_int02_cause_4 logical 1 100.00 %
sc_int03_cause_4 logical 1 100.00 %
sc_int04_cause_4 integer 2 99.78 %
sc_int05_cause_4 logical 1 100.00 %
sc_int06_cause_4 logical 1 100.00 %
sc_int07_cause_4 logical 1 100.00 %
sc_int08_cause_4 logical 1 100.00 %
sc_int01_cause_999 integer 2 95.15 %
sc_int02_cause_999 integer 2 98.68 %
sc_int03_cause_999 integer 2 99.34 %
sc_int04_cause_999 logical 1 100.00 %
sc_int05_cause_999 logical 1 100.00 %
sc_int06_cause_999 logical 1 100.00 %
sc_int07_cause_999 logical 1 100.00 %
sc_int08_cause_999 logical 1 100.00 %
sc_int01_cause_autre character 22 95.37 %
sc_int02_cause_autre character 7 98.68 %
sc_int03_cause_autre character 4 99.34 %
sc_int04_cause_autre logical 1 100.00 %
sc_int05_cause_autre logical 1 100.00 %
sc_int06_cause_autre logical 1 100.00 %
sc_int07_cause_autre logical 1 100.00 %
sc_int08_cause_autre logical 1 100.00 %
sc_int01_classe_autre character 5 99.12 %
sc_int02_classe_autre character 2 99.78 %
sc_int03_classe_autre logical 1 100.00 %
sc_int04_classe_autre logical 1 100.00 %
sc_int05_classe_autre logical 1 100.00 %
sc_int06_classe_autre logical 1 100.00 %
sc_int07_classe_autre logical 1 100.00 %
sc_int08_classe_autre logical 1 100.00 %
sc_int01_classe_repr integer 20 82.82 %
sc_int02_classe_repr integer 14 95.15 %
sc_int03_classe_repr integer 8 98.24 %
sc_int04_classe_repr integer 3 99.56 %
sc_int05_classe_repr integer 3 99.56 %
sc_int06_classe_repr integer 2 99.78 %
sc_int07_classe_repr integer 2 99.78 %
sc_int08_classe_repr integer 2 99.78 %
sc_int01_classe_repr_autre character 7 98.68 %
sc_int02_classe_repr_autre character 2 99.78 %
sc_int03_classe_repr_autre logical 1 100.00 %
sc_int04_classe_repr_autre logical 1 100.00 %
sc_int05_classe_repr_autre logical 1 100.00 %
sc_int06_classe_repr_autre logical 1 100.00 %
sc_int07_classe_repr_autre logical 1 100.00 %
sc_int08_classe_repr_autre logical 1 100.00 %
sc_int01_interromp_duree integer 8 83.26 %
sc_int02_interromp_duree integer 7 95.15 %
sc_int03_interromp_duree integer 5 98.24 %
sc_int04_interromp_duree integer 4 99.34 %
sc_int05_interromp_duree integer 3 99.56 %
sc_int06_interromp_duree integer 2 99.78 %
sc_int07_interromp_duree integer 2 99.78 %
sc_int08_interromp_duree integer 2 99.78 %
sc_int01_mois integer 12 85.24 %
sc_int02_mois integer 9 95.59 %
sc_int03_mois integer 6 98.24 %
sc_int04_mois integer 3 99.34 %
sc_int05_mois integer 2 99.78 %
sc_int06_mois logical 1 100.00 %
sc_int07_mois logical 1 100.00 %
sc_int08_mois logical 1 100.00 %
sc_int01_mois_repr integer 12 85.24 %
sc_int02_mois_repr integer 10 95.81 %
sc_int03_mois_repr integer 8 98.46 %
sc_int04_mois_repr integer 2 99.78 %
sc_int05_mois_repr integer 2 99.78 %
sc_int06_mois_repr logical 1 100.00 %
sc_int07_mois_repr logical 1 100.00 %
sc_int08_mois_repr logical 1 100.00 %
sc_int01_non_repr integer 2 99.34 %
sc_int02_non_repr integer 2 99.78 %
sc_int03_non_repr integer 2 99.78 %
sc_int04_non_repr integer 2 99.56 %
sc_int05_non_repr logical 1 100.00 %
sc_int06_non_repr logical 1 100.00 %
sc_int07_non_repr logical 1 100.00 %
sc_int08_non_repr logical 1 100.00 %
sc_int01_repr integer 3 81.94 %
sc_int02_repr integer 3 94.93 %
sc_int03_repr integer 3 97.80 %
sc_int04_repr integer 3 98.90 %
sc_int05_repr integer 2 99.56 %
sc_int06_repr integer 2 99.78 %
sc_int07_repr integer 2 99.78 %
sc_int08_repr integer 2 99.78 %
sc_int01_classe_cat character 5 83.70 %
sc_int02_classe_cat character 5 95.15 %
sc_int03_classe_cat character 4 97.80 %
sc_int04_classe_cat character 3 98.90 %
sc_int05_classe_cat character 3 99.56 %
sc_int06_classe_cat character 2 99.78 %
sc_int07_classe_cat character 2 99.78 %
sc_int08_classe_cat character 2 99.78 %
sc_int01_classerepr_cat character 4 91.85 %
sc_int02_classerepr_cat character 4 97.80 %
sc_int03_classerepr_cat character 3 99.34 %
sc_int04_classerepr_cat logical 1 100.00 %
sc_int05_classerepr_cat character 2 99.78 %
sc_int06_classerepr_cat character 2 99.78 %
sc_int07_classerepr_cat logical 1 100.00 %
sc_int08_classerepr_cat logical 1 100.00 %
sc_int01_duree_j numeric 8 83.26 %
sc_int02_duree_j numeric 7 95.15 %
sc_int03_duree_j numeric 5 98.24 %
sc_int04_duree_j numeric 4 99.34 %
sc_int05_duree_j numeric 3 99.56 %
sc_int06_duree_j numeric 2 99.78 %
sc_int07_duree_j numeric 2 99.78 %
sc_int08_duree_j numeric 2 99.78 %
pr_commentaires character 63 86.12 %
pr_date_creation character 194 15.64 %
pr_pdt_6mois_ado integer 2 94.93 %
pr_prems_an integer 41 42.07 %
pr_benef_an integer 19 91.41 %
pr_benef_hand integer 3 62.11 %
pr_benef_mesures integer 3 62.11 %
pr_hand_demande integer 3 71.15 %
pr_interromp integer 3 40.09 %
pr_mesures_1 integer 2 92.07 %
pr_mesures_2 integer 2 99.78 %
pr_mesures_3 integer 2 98.46 %
pr_mesures_7 integer 2 98.68 %
pr_mesures_11 integer 2 96.04 %
pr_mesures_12 integer 2 94.05 %
pr_mesures_13 integer 2 97.80 %
pr_mesures_999 integer 2 99.12 %
pr_mesures_autre character 5 99.12 %
pr_mesures_autre_bis character 25 91.85 %
pr_mesures_bis_10 integer 2 99.56 %
pr_mesures_bis_11 integer 2 76.21 %
pr_mesures_bis_12 integer 2 76.87 %
pr_mesures_bis_13 integer 2 86.56 %
pr_mesures_bis_999 integer 2 91.85 %
pr_pdt_6mois integer 3 21.37 %
pr_prems_cadre integer 6 40.31 %
pr_prems_cadre_autre character 17 96.48 %
pr_prems_contrat integer 9 42.73 %
pr_prems_contrat_autre character 14 96.92 %
pr_prems_entreprise integer 6 42.51 %
pr_prems_prof character 256 40.09 %
pr_prems_qual integer 10 46.26 %
pr_prems_statut integer 4 40.31 %
pr_prems_temps integer 3 40.53 %
pr_sap_an_prof integer 27 63.22 %
pr_sap_cadre integer 6 63.66 %
pr_sap_cadre_autre character 6 98.90 %
pr_sap_contrat integer 6 64.98 %
pr_sap_contrat_autre character 8 98.24 %
pr_sap_emploi integer 10 20.26 %
pr_sap_emploi_autre character 28 94.05 %
pr_sap_entreprise integer 6 65.20 %
pr_sap_prof character 164 62.56 %
pr_sap_qual integer 10 66.30 %
pr_sap_statut integer 4 62.11 %
pr_sap_temps integer 3 63.22 %
pr_type character 2 15.64 %
id_pr_cat character 3 0.00 %
pr_parc_prof integer 3 16.30 %
pr_date_parc_prof character 41 42.07 %
pr_age_parc_prof integer 21 42.29 %
pr_statut_emploi character 3 0.00 %
pr_sap_csp_prof integer 6 61.45 %
pr_int_nb integer 8 72.91 %
pr_int_date_creation character 89 72.91 %
pr_int_type character 2 72.91 %
pr_int_interromp integer 2 72.91 %
pr_int_cat character 3 72.91 %
pr_int01_an integer 27 74.67 %
pr_int02_an integer 18 90.97 %
pr_int03_an integer 14 96.04 %
pr_int04_an integer 10 97.58 %
pr_int05_an integer 5 98.68 %
pr_int06_an integer 4 99.34 %
pr_int07_an integer 3 99.56 %
pr_int08_an integer 3 99.56 %
pr_int09_an integer 3 99.56 %
pr_int10_an integer 2 99.56 %
pr_int01_mois integer 13 75.11 %
pr_int02_mois integer 13 91.19 %
pr_int03_mois integer 11 96.26 %
pr_int04_mois integer 7 97.80 %
pr_int05_mois integer 5 98.90 %
pr_int06_mois integer 4 99.34 %
pr_int07_mois integer 3 99.56 %
pr_int08_mois integer 3 99.56 %
pr_int09_mois integer 3 99.56 %
pr_int10_mois integer 3 99.56 %
pr_int01_reprise_an integer 24 79.96 %
pr_int02_reprise_an integer 13 93.39 %
pr_int03_reprise_an integer 10 96.70 %
pr_int04_reprise_an integer 10 98.02 %
pr_int05_reprise_an integer 4 98.90 %
pr_int06_reprise_an integer 3 99.56 %
pr_int07_reprise_an integer 3 99.56 %
pr_int08_reprise_an integer 3 99.56 %
pr_int09_reprise_an integer 3 99.56 %
pr_int10_reprise_an integer 2 99.56 %
pr_int01_reprise_mois integer 13 79.96 %
pr_int02_reprise_mois integer 11 93.39 %
pr_int03_reprise_mois integer 9 96.48 %
pr_int04_reprise_mois integer 7 98.24 %
pr_int05_reprise_mois integer 5 99.12 %
pr_int06_reprise_mois integer 3 99.56 %
pr_int07_reprise_mois integer 3 99.56 %
pr_int08_reprise_mois integer 3 99.56 %
pr_int09_reprise_mois integer 3 99.56 %
pr_int10_reprise_mois integer 3 99.56 %
pr_int01_cadre integer 5 74.23 %
pr_int02_cadre integer 4 91.41 %
pr_int03_cadre integer 3 96.26 %
pr_int04_cadre integer 2 97.58 %
pr_int05_cadre integer 2 98.68 %
pr_int06_cadre integer 3 99.34 %
pr_int07_cadre integer 2 99.56 %
pr_int08_cadre integer 2 99.56 %
pr_int09_cadre integer 2 99.56 %
pr_int10_cadre integer 2 99.56 %
pr_int01_cadre_autre character 7 98.68 %
pr_int02_cadre_autre character 4 99.34 %
pr_int03_cadre_autre character 2 99.78 %
pr_int04_cadre_autre logical 1 100.00 %
pr_int05_cadre_autre logical 1 100.00 %
pr_int06_cadre_autre character 2 99.78 %
pr_int07_cadre_autre logical 1 100.00 %
pr_int08_cadre_autre logical 1 100.00 %
pr_int09_cadre_autre logical 1 100.00 %
pr_int10_cadre_autre logical 1 100.00 %
pr_int01_contrat integer 8 74.23 %
pr_int02_contrat integer 4 91.41 %
pr_int03_contrat integer 3 96.26 %
pr_int04_contrat integer 5 97.58 %
pr_int05_contrat integer 2 98.68 %
pr_int06_contrat integer 2 99.34 %
pr_int07_contrat integer 2 99.56 %
pr_int08_contrat integer 2 99.56 %
pr_int09_contrat integer 2 99.56 %
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fa_cpl02_int_muco integer 3 94.05 %
fa_cpl03_int_muco integer 3 98.02 %
fa_cpl04_int_muco logical 1 100.00 %
fa_enf_nb integer 4 82.82 %
fa_enfants_date_creation character 64 82.82 %
fa_enfants_type character 2 82.82 %
fa_enfants_cat character 2 83.04 %
fa_enf_nb_nat integer 5 82.82 %
fa_enf_nb_med integer 5 82.82 %
fa_enf_nb_cjt integer 4 82.82 %
fa_enf_nb_adp integer 3 82.82 %
fa_enf01_nb_par_nais integer 3 82.82 %
fa_enf02_nb_par_nais integer 3 93.61 %
fa_enf03_nb_par_nais integer 3 98.68 %
fa_enf01_nais_an integer 26 82.82 %
fa_enf02_nais_an integer 21 93.61 %
fa_enf03_nais_an integer 7 98.68 %
fa_enf01_nais_mois integer 13 83.04 %
fa_enf02_nais_mois integer 12 93.61 %
fa_enf03_nais_mois integer 5 98.68 %
fa_enf01_prenom character 53 83.04 %
fa_enf02_prenom character 29 93.61 %
fa_enf03_prenom character 7 98.68 %
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fa_enf02_adopte_an logical 1 100.00 %
fa_enf03_adopte_an logical 1 100.00 %
fa_enf01_adopte_mois integer 4 99.12 %
fa_enf02_adopte_mois logical 1 100.00 %
fa_enf03_adopte_mois logical 1 100.00 %
fa_enf01_deces_an integer 4 99.34 %
fa_enf02_deces_an logical 1 100.00 %
fa_enf03_deces_an logical 1 100.00 %
fa_enf01_conjt_prenom character 56 84.36 %
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fa_enf03_decede integer 2 98.68 %
fa_enf01_diag_avt integer 3 83.04 %
fa_enf02_diag_avt integer 3 93.61 %
fa_enf03_diag_avt integer 3 98.68 %
fa_enf01_issu integer 5 82.82 %
fa_enf02_issu integer 4 93.61 %
fa_enf03_issu integer 3 98.68 %
fa_enf01_deces_mois integer 3 99.56 %
fa_enf02_deces_mois logical 1 100.00 %
fa_enf03_deces_mois logical 1 100.00 %
fa_enf01_muco integer 3 82.82 %
fa_enf02_muco integer 3 93.61 %
fa_enf03_muco integer 2 98.68 %
fa_enf01_sexe integer 3 83.26 %
fa_enf02_sexe integer 3 93.61 %
fa_enf03_sexe integer 3 98.68 %
fa_enf01_etat_mat character 2 90.53 %
fa_enf02_etat_mat character 2 97.14 %
fa_enf03_etat_mat character 2 99.34 %
fa_enf01_arrivee_an integer 27 82.82 %
fa_enf02_arrivee_an integer 21 93.61 %
fa_enf03_arrivee_an integer 7 98.68 %
fa_enf01_arrivee_mois integer 13 83.04 %
fa_enf02_arrivee_mois integer 12 93.61 %
fa_enf03_arrivee_mois integer 5 98.68 %
lo_commentaires character 52 88.33 %
lo_date_creation character 186 19.82 %
lo_amenag_logement integer 4 20.26 %
lo_amenag_logement_precis character 48 89.65 %
lo_an_logement integer 35 27.75 %
lo_demenag integer 3 20.70 %
lo_demenag_cause_1 integer 2 97.14 %
lo_demenag_cause_2 integer 2 97.58 %
lo_demenag_cause_999 integer 2 74.45 %
lo_demenag_cause_autre character 110 75.55 %
lo_emprunt_1 integer 2 91.41 %
lo_emprunt_2 integer 2 79.96 %
lo_emprunt_3 integer 2 89.65 %
lo_emprunt_4 integer 2 95.59 %
lo_emprunt_5 integer 2 93.39 %
lo_emprunt_6 integer 2 55.51 %
lo_emprunt_precis character 20 95.81 %
lo_occup_cause_1 integer 2 91.19 %
lo_occup_cause_2 integer 2 93.61 %
lo_occup_cause_3 integer 2 74.45 %
lo_occup_cause_999 integer 2 57.27 %
lo_occup_cause_autre character 185 58.37 %
lo_occup_logement integer 7 20.04 %
lo_occup_logement_autre character 14 97.14 %
lo_situ_dep integer 73 27.31 %
lo_situ_logement integer 3 20.26 %
lo_situ_pays integer 4 99.12 %
lo_type_logement integer 6 20.04 %
lo_type_logement_autre character 5 99.12 %
lo_type character 2 19.82 %
id_lo_cat character 3 0.00 %
lo_dep_centre1 integer 30 8.81 %
lo_dep_situ_centre1 character 3 8.81 %
qv_ad_act02 integer 2 98.68 %
qv_ad_act03 integer 2 99.78 %
qv_ad_act04 integer 2 99.56 %
qv_ad_act05 integer 2 96.70 %
qv_ad_act06 integer 2 88.77 %
qv_ad_act07 integer 2 99.78 %
qv_ad_act08 integer 2 95.81 %
qv_ad_act09 integer 2 92.29 %
qv_ad_act10 integer 2 98.46 %
qv_ad_act01 integer 2 96.92 %
qv_ad_act999 integer 2 99.56 %
qv_ad_act_autre character 2 99.78 %
qv_ad_besoin integer 3 21.81 %
qv_ad_lien integer 5 91.41 %
qv_ad_type integer 4 88.11 %
qv_am_ald integer 3 22.69 %
qv_am_complement integer 3 23.35 %
qv_am_rac integer 3 25.55 %
qv_am_rac_montant integer 25 77.09 %
qv_am_rac_pour_1 integer 2 77.09 %
qv_am_rac_pour_2 integer 2 91.85 %
qv_am_rac_pour_3 integer 2 94.05 %
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qv_am_rac_pour_5 integer 2 97.58 %
qv_am_rac_pour_6 integer 2 96.26 %
qv_am_rac_pour_7 integer 2 91.41 %
qv_am_rac_pour_8 integer 2 89.65 %
qv_am_rac_pour_9 integer 2 92.95 %
qv_am_rac_pour_999 integer 2 96.70 %
qv_am_rac_pour_autre character 16 96.70 %
qv_am_regime integer 9 22.69 %
qv_am_regime_autre character 20 95.81 %
qv_am_type_1 integer 2 33.92 %
qv_am_type_2 integer 2 97.80 %
qv_am_type_999 integer 2 98.02 %
qv_am_type_autre character 9 98.24 %
qv_commentaires character 51 88.55 %
qv_date_creation character 185 20.70 %
qv_sa_activites integer 4 21.15 %
qv_sa_antibio integer 3 22.03 %
qv_sa_anxiete integer 4 21.59 %
qv_sa_autonomie integer 3 20.93 %
qv_sa_compl integer 3 24.01 %
qv_sa_douleurs integer 4 21.37 %
qv_sa_etat integer 8 26.65 %
qv_sa_hospi integer 3 23.79 %
qv_sa_kine integer 3 22.69 %
qv_sa_medic integer 3 21.15 %
qv_sa_mobilite integer 3 21.37 %
qv_sa_transp integer 3 30.84 %
qv_sc_aide_materielle integer 3 22.69 %
qv_sc_contacts integer 3 21.37 %
qv_sc_difficultes integer 3 23.79 %
qv_sc_heberger integer 3 22.03 %
qv_sc_spectacle integer 3 21.37 %
qv_sc_sport integer 3 21.81 %
qv_sc_travailleur integer 3 22.91 %
qv_sc_vacances integer 3 21.59 %
qv_type character 2 20.70 %
id_qv_cat character 3 0.00 %

Variable list

id_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 210
Mode “2017-11-23”

  • Observed factor levels: "2017-04-01", "2017-04-07", "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-04-12", "2017-04-13", "2017-04-19", "2017-04-20", "2017-04-22", "2017-04-25", "2017-04-26", "2017-04-27", "2017-04-28", "2017-05-03", "2017-05-04", "2017-05-06", "2017-05-07", "2017-05-08", "2017-05-09", "2017-05-10", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-13", "2017-05-15", "2017-05-16", "2017-05-17", "2017-05-18", "2017-05-19", "2017-05-20", "2017-05-22", "2017-06-01", "2017-06-02", "2017-06-05", "2017-06-13", "2017-06-15", "2017-06-19", "2017-06-20", "2017-06-21", "2017-06-22", "2017-06-23", "2017-06-24", "2017-06-27", "2017-06-28", "2017-06-29", "2017-06-30", "2017-07-01", "2017-07-02", "2017-07-04", "2017-07-05", "2017-07-06", "2017-07-07", "2017-07-11", "2017-07-12", "2017-07-18", "2017-07-20", "2017-07-22", "2017-07-23", "2017-07-24", "2017-07-25", "2017-07-27", "2017-08-01", "2017-08-03", "2017-08-08", "2017-08-10", "2017-08-17", "2017-08-20", "2017-08-30", "2017-08-31", "2017-09-02", "2017-09-06", "2017-09-07", "2017-09-11", "2017-09-20", "2017-09-21", "2017-09-25", "2017-09-27", "2017-10-05", "2017-10-26", "2017-10-29", "2017-11-02", "2017-11-09", "2017-11-13", "2017-11-18", "2017-11-20", "2017-11-21", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-25", "2017-11-26", "2017-11-27", "2017-11-28", "2017-11-30", "2017-12-04", "2017-12-07", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-13", "2017-12-15", "2017-12-19", "2017-12-21", "2017-12-22", "2017-12-27", "2017-12-28", "2018-01-02", "2018-01-04", "2018-01-14", "2018-01-19", "2018-01-23", "2018-01-27", "2018-01-30", "2018-01-31", "2018-02-01", "2018-02-03", "2018-02-05", "2018-02-08", "2018-02-11", "2018-02-12", "2018-02-13", "2018-02-14", "2018-02-16", "2018-02-20", "2018-02-25", "2018-02-26", "2018-03-02", "2018-03-03", "2018-03-09", "2018-03-11", "2018-03-12", "2018-03-28", "2018-04-03", "2018-04-16", "2018-04-29", "2018-05-03", "2018-05-04", "2018-05-13", "2018-05-16", "2018-05-31", "2018-06-26", "2018-07-26", "2018-07-30", "2018-08-09", "2018-09-04", "2018-09-06", "2018-09-11", "2018-10-23", "2018-11-22", "2018-11-23", "2018-11-24", "2018-11-26", "2018-11-27", "2018-11-28", "2018-11-30", "2018-12-01", "2018-12-02", "2018-12-03", "2018-12-04", "2018-12-05", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-16", "2018-12-17", "2018-12-20", "2018-12-21", "2018-12-23", "2018-12-24", "2018-12-25", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2018-12-30", "2018-12-31", "2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-05", "2019-01-06", "2019-01-07", "2019-01-08", "2019-01-09", "2019-01-10", "2019-01-13", "2019-01-14", "2019-01-15", "2019-01-17", "2019-01-18", "2019-01-19", "2019-01-21", "2019-01-23", "2019-01-25", "2019-01-27", "2019-01-29", "2019-01-30", "2019-02-01", "2019-02-03", "2019-02-14", "2019-02-15", "2019-02-17", "2019-02-18", "2019-02-26", "2019-02-27", "2019-03-03", "2019-03-11", "2019-03-19", "2019-04-29".

id_anonymat

  • The variable is a key (distinct values for each observation).

id_centre1

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 37 (8.15 %)
Number of unique values 46
Median 221
1st and 3rd quartiles 202; 251
Min. and max. 176; 299

id_centre2

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 372 (81.94 %)
Number of unique values 31
Median 216
1st and 3rd quartiles 202; 253
Min. and max. 178; 299

id_centre3

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 8
Median 220
1st and 3rd quartiles 205.75; 243.25
Min. and max. 189; 305

id_date_nais

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 446
Mode “1976-10-15”

  • Observed factor levels: "1944-01-12", "1944-04-10", "1950-08-03", "1953-05-07", "1955-01-07", "1958-09-14", "1959-04-16", "1959-06-23", "1960-04-30", "1960-06-24", "1961-07-28", "1963-04-18", "1963-05-09", "1963-10-26", "1964-06-21", "1965-04-03", "1965-07-26", "1966-02-02", "1966-08-03", "1966-08-28", "1967-09-04", "1967-12-10", "1968-01-27", "1968-05-20", "1968-10-11", "1968-10-17", "1968-10-21", "1968-12-07", "1969-03-19", "1969-07-21", "1969-10-08", "1969-11-10", "1969-11-13", "1970-03-25", "1970-07-07", "1970-08-20", "1970-09-04", "1971-03-06", "1971-09-13", "1971-12-14", "1972-03-21", "1972-05-05", "1972-06-24", "1972-08-21", "1973-04-27", "1973-05-02", "1973-06-01", "1973-07-15", "1973-11-20", "1974-02-02", "1974-04-04", "1974-06-24", "1974-07-16", "1974-07-21", "1974-11-21", "1974-11-24", "1974-12-13", "1975-04-02", "1975-07-18", "1975-07-19", "1975-07-31", "1975-09-24", "1975-11-19", "1975-12-07", "1975-12-23", "1976-03-12", "1976-04-28", "1976-06-28", "1976-06-30", "1976-07-27", "1976-09-13", "1976-09-30", "1976-10-15", "1976-12-28", "1977-03-24", "1977-04-08", "1977-04-09", "1977-04-23", "1977-05-01", "1977-05-21", "1977-05-31", "1977-06-09", "1977-07-25", "1977-08-26", "1977-09-17", "1977-10-01", "1977-10-07", "1977-10-29", "1977-12-20", "1978-02-25", "1978-04-06", "1978-04-15", "1978-05-20", "1978-05-21", "1978-10-04", "1978-12-19", "1979-03-01", "1979-04-30", "1979-05-05", "1979-06-08", "1979-06-10", "1979-07-07", "1979-07-10", "1979-07-14", "1979-07-22", "1979-08-07", "1979-08-17", "1979-08-29", "1979-09-12", "1979-09-25", "1979-11-01", "1980-01-27", "1980-04-13", "1980-05-16", "1980-05-24", "1980-07-09", "1980-09-18", "1980-12-06", "1980-12-18", "1981-01-04", "1981-01-23", "1981-01-28", "1981-03-23", "1981-04-25", "1981-05-08", "1981-05-15", "1981-07-07", "1981-07-11", "1981-08-03", "1981-08-07", "1981-08-08", "1981-08-11", "1981-08-24", "1981-10-06", "1981-11-13", "1981-11-17", "1981-11-20", "1981-11-25", "1981-12-11", "1982-02-24", "1982-03-30", "1982-05-05", "1982-05-07", "1982-05-26", "1982-06-14", "1982-10-27", "1982-11-01", "1982-11-06", "1982-11-17", "1982-11-24", "1982-12-01", "1983-01-22", "1983-01-30", "1983-02-11", "1983-03-03", "1983-03-14", "1983-03-21", "1983-03-28", "1983-05-04", "1983-05-05", "1983-05-26", "1983-06-05", "1983-08-10", "1983-08-15", "1983-09-21", "1983-10-11", "1983-11-28", "1984-01-10", "1984-03-05", "1984-04-01", "1984-04-22", "1984-05-01", "1984-05-23", "1984-05-25", "1984-06-14", "1984-06-22", "1984-07-18", "1984-09-04", "1984-09-18", "1984-09-21", "1984-12-28", "1985-03-29", "1985-05-15", "1985-05-22", "1985-06-13", "1985-06-20", "1985-06-21", "1985-07-09", "1985-07-20", "1985-08-03", "1985-08-05", "1985-08-11", "1985-08-12", "1985-08-23", "1985-10-28", "1985-11-05", "1985-12-04", "1986-02-17", "1986-02-24", "1986-04-16", "1986-05-11", "1986-05-13", "1986-06-17", "1986-06-19", "1986-06-21", "1986-07-09", "1986-07-18", "1986-10-03", "1986-10-24", "1986-11-07", "1986-11-28", "1986-12-30", "1987-02-09", "1987-02-27", "1987-03-03", "1987-03-06", "1987-03-10", "1987-04-12", "1987-05-15", "1987-05-16", "1987-05-27", "1987-06-01", "1987-07-06", "1987-07-11", "1987-08-20", "1987-08-21", "1987-10-05", "1987-11-03", "1987-11-13", "1987-11-19", "1988-01-15", "1988-01-19", "1988-01-22", "1988-02-14", "1988-03-12", "1988-03-27", "1988-04-29", "1988-05-12", "1988-05-18", "1988-05-28", "1988-06-12", "1988-06-27", "1988-07-22", "1988-07-26", "1988-08-11", "1988-08-14", "1988-08-24", "1988-08-30", "1988-09-06", "1988-09-10", "1988-10-20", "1988-11-15", "1988-12-21", "1989-01-14", "1989-01-21", "1989-03-20", "1989-03-23", "1989-04-03", "1989-05-07", "1989-06-15", "1989-07-01", "1989-07-07", "1989-07-26", "1989-08-03", "1989-08-09", "1989-08-23", "1989-09-09", "1989-09-19", "1989-09-20", "1989-11-02", "1989-11-16", "1989-12-27", "1989-12-29", "1990-01-15", "1990-01-30", "1990-02-08", "1990-02-26", "1990-04-06", "1990-04-07", "1990-04-09", "1990-05-07", "1990-06-03", "1990-06-06", "1990-06-08", "1990-06-12", "1990-06-13", "1990-07-04", "1990-08-07", "1990-08-16", "1990-08-18", "1990-08-27", "1990-11-29", "1990-12-28", "1991-01-11", "1991-01-26", "1991-01-27", "1991-02-10", "1991-02-14", "1991-03-15", "1991-03-24", "1991-04-20", "1991-06-16", "1991-06-24", "1991-07-03", "1991-08-24", "1991-08-30", "1991-11-04", "1991-12-01", "1991-12-02", "1991-12-07", "1991-12-09", "1991-12-12", "1991-12-17", "1992-01-04", "1992-01-24", "1992-03-02", "1992-03-27", "1992-04-12", "1992-04-25", "1992-06-16", "1992-07-02", "1992-07-06", "1992-08-03", "1992-10-01", "1992-12-08", "1993-01-17", "1993-01-21", "1993-03-05", "1993-04-07", "1993-04-27", "1993-06-01", "1993-07-08", "1993-07-17", "1993-08-26", "1993-09-02", "1993-09-03", "1993-09-30", "1993-10-06", "1993-10-15", "1993-10-25", "1993-10-28", "1993-11-01", "1993-11-18", "1993-12-08", "1994-01-15", "1994-02-26", "1994-06-08", "1994-06-15", "1994-07-02", "1994-07-05", "1994-07-07", "1994-07-21", "1994-09-23", "1994-10-22", "1994-12-14", "1995-01-24", "1995-02-01", "1995-02-20", "1995-02-21", "1995-03-06", "1995-03-08", "1995-03-10", "1995-06-28", "1995-07-28", "1995-08-21", "1995-09-22", "1995-09-23", "1996-02-09", "1996-02-15", "1996-05-03", "1996-06-03", "1996-06-18", "1996-08-08", "1996-09-10", "1996-10-09", "1996-10-26", "1996-11-05", "1996-12-08", "1997-01-01", "1997-01-10", "1997-02-25", "1997-03-26", "1997-04-18", "1997-04-29", "1997-04-30", "1997-05-20", "1997-05-26", "1997-07-29", "1997-08-18", "1997-08-31", "1997-09-02", "1997-09-11", "1997-09-27", "1997-10-24", "1997-12-14", "1997-12-27", "1998-04-01", "1998-04-06", "1998-04-15", "1998-04-20", "1998-06-03", "1998-10-21", "1998-12-17", "1999-01-27", "1999-02-26", "1999-05-21", "1999-05-25", "1999-05-28", "1999-06-25", "1999-07-03", "1999-07-06", "1999-07-23", "1999-07-31", "1999-08-25", "1999-09-16", "1999-10-28", "1999-11-18", "2000-02-17", "2000-04-19", "2000-04-26", "2000-05-03", "2000-07-12", "2000-10-26", "2001-05-07", "2001-06-25", "2001-09-06", "2001-10-05", "2001-10-07", "2001-11-04", "2001-11-08", "2001-12-29", "2002-01-30", "2002-03-07", "2002-05-30", "2002-08-26", "2002-09-21", "2002-11-05", "2002-12-06", "2003-02-24", "2003-06-27", "2003-10-20", "2004-01-10", "2004-01-19", "2004-03-14", "2004-05-25", "2004-11-20".

id_dep_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 64 (14.1 %)
Number of unique values 77
Median 59
1st and 3rd quartiles 37; 74
Min. and max. 1; 974

id_lieu_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 2

id_nom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 297
Mode “CHA”

  • Observed factor levels: "AGN", "AGR", "AHA", "ALB", "ALC", "ALG", "ALL", "AMI", "AMO", "AMZ", "AND", "ARN", "ARR", "ASA", "AUG", "BAC", "BAR", "BAT", "BAU", "BEA", "BEC", "BEL", "BEN", "BER", "BIG", "BIL", "BIN", "BLA", "BOI", "BON", "Bos", "BOS", "BOU", "BRA", "BRE", "BRI", "BRO", "BRU", "BUH", "BUO", "CAD", "CAL", "CAS", "CAT", "CAU", "CAZ", "CEL", "CER", "CHA", "CHE", "CHO", "CLE", "COD", "COE", "COL", "CON", "Cou", "COU", "CRE", "CUP", "CUY", "CZE", "CZI", "DAA", "DAL", "DAM", "DAR", "DAS", "DAU", "DEB", "DEC", "DEL", "DEM", "DEO", "DES", "DIE", "DIS", "DOR", "DOU", "DRU", "DUB", "DUC", "DUF", "DUG", "DUP", "DUR", "DUT", "DUV", "EGO", "ELI", "EME", "ENJ", "EST", "FAL", "FAT", "FAU", "FAV", "FER", "FIA", "FLA", "FLE", "FOL", "FON", "FOR", "FOU", "FUL", "GAI", "GAL", "GAR", "GAV", "GED", "GEL", "GEN", "GER", "GHE", "GIB", "GIC", "GIL", "GIR", "GLO", "GOI", "GOU", "GRA", "GRO", "GUE", "GUI", "GUR", "HAY", "HEM", "HER", "HID", "HOU", "HUY", "JAC", "JAN", "JEA", "JEN", "JOC", "JOS", "JOU", "JUH", "KER", "KOP", "KUP", "LAB", "LAC", "LAD", "LAF", "LAL", "LAM", "LAN", "LAP", "LAU", "LAV", "LEB", "LEC", "LEF", "LEG", "LEH", "LEM", "LEN", "LEO", "LEP", "LEQ", "LER", "LET", "LEV", "LIO", "LOE", "LOR", "LOT", "LOU", "LOY", "LUC", "LUM", "MAA", "MAE", "MAG", "MAI", "MAL", "MAN", "MAR", "MAS", "MAU", "MET", "MIC", "MIK", "MIL", "MIR", "MLY", "MOL", "MON", "MOR", "MOS", "MUC", "MUH", "NAM", "NEH", "NER", "NGU", "NIC", "NIO", "NOE", "NOI", "ORY", "OST", "OUL", "PAL", "PAP", "PAR", "PAT", "PAY", "PER", "PET", "PIE", "PIG", "PIL", "PIT", "POI", "POL", "PON", "POR", "POU", "POY", "PRE", "PRI", "QUE", "RAD", "RAF", "RAM", "RAV", "RAY", "REB", "RED", "REG", "REM", "REN", "RER", "REZ", "RIB", "RIC", "RIE", "RIP", "RIT", "ROB", "ROC", "ROL", "ROS", "ROU", "RUB", "RUF", "RUY", "SAL", "SAN", "SAV", "SAY", "SCH", "SEB", "SEI", "SEK", "SEN", "SEV", "SIB", "SIL", "SIM", "SIS", "SOL", "SOU", "SOY", "STR", "TAI", "TAL", "TAM", "TES", "THE", "THI", "THO", "TIS", "TRI", "TRU", "USH", "VAL", "VAN", "VER", "VIA", "VIG", "VIO", "VIT", "VUL", "VUY", "WAL", "WEI", "WER", "WYO", "XAV", "YAK", "ZAH".

id_nom_jeune

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 322 (70.93 %)
Number of unique values 106
Mode “LEF”

  • Observed factor levels: "ALL", "ANG", "ASS", "AV", "BAR", "BEL", "BER", "BEU", "BIL", "BRE", "BRI", "BRU", "CAL", "CHA", "CHE", "CIG", "CLA", "COI", "COL", "Cou", "CUY", "CZE", "DAL", "DAS", "DEB", "DEC", "DEL", "DES", "DEV", "DUB", "DUF", "DUM", "FAL", "FOR", "FOU", "FUL", "GAU", "GOI", "GUG", "GUI", "HAN", "HEM", "HOY", "IVA", "JEA", "JEF", "JOL", "JOU", "KER", "LAG", "LAU", "LEC", "LED", "LEF", "LEG", "LEO", "LEP", "LIC", "LOC", "LOI", "LOU", "MAH", "MAR", "MIL", "MOK", "MON", "MOR", "NEH", "ORL", "PAR", "PAU", "PER", "PIT", "PIZ", "PRI", "PRO", "QUE", "RAY", "RED", "REG", "RIE", "ROS", "ROU", "RUY", "SAG", "SAL", "SEI", "SIS", "SIT", "SOL", "STA", "TAU", "TAV", "TEJ", "THI", "THO", "TIS", "TOI", "TOU", "VAN", "VEN", "VIA", "VIL", "VIO", "VIS", "ZAH".

id_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 6 (1.32 %)
Number of unique values 98
Mode “MA”

  • Observed factor levels: "AD", "AL", "AM", "AN", "AS", "AT", "AU", "BA", "BE", "CA", "Ce", "CE", "CH", "CL", "CO", "CY", "DA", "DE", "DI", "DO", "DR", "DY", "ED", "EL", "EM", "ER", "ES", "EV", "FA", "FL", "FR", "GE", "GH", "GR", "GU", "GW", "HE", "HU", "IN", "IS", "JC", "JE", "JI", "JO", "JP", "JU", "KA", "KE", "KI", "LA", "LE", "LI", "LO", "LU", "LÙ", "LY", "MA", "ME", "MI", "MO", "MU", "MY", "NI", "NO", "OD", "OL", "OP", "OU", "PA", "PE", "PH", "PI", "PL", "QU", "RA", "RE", "RÉ", "RO", "SA", "SE", "SO", "ST", "SU", "SY", "TE", "TÉ", "TH", "TI", "UL", "VA", "VE", "VI", "WI", "XA", "YA", "YO", "ZA", "ZO".

id_sexe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 2
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 2

id_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 0 % missing observations.

id_age

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 50
Median 30
1st and 3rd quartiles 25; 38
Min. and max. 14; 74

id_tab_db

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

id_sep

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 21
Mode “BTWKW_WELSE”

  • Observed factor levels: "BTWKW_WELSE", "DMLIJ_HWVVT", "DNWZK_TEOOO", "DYTKD_ZHARX", "FEKTM_KLIFT", "GAYSH_XWGEQ", "GCXSD_VJHNY", "GXHPT_KRYPP", "HSOMH_GFPQP", "IBWZT_SJERR", "JNYQS_WYONK", "KAHVO_FRBQR", "LJHGZ_IMTKF", "MGDIU_DYHCM", "OXKAC_OFXOJ", "RJLOD_GRXQD", "RKWYE_DBRRR", "VMPCE_YDQEF", "WNGMA_QZSDI", "YASAA_WCNVO", "ZWFGU_XCTKR".

sc_commentaires

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 379 (83.48 %)
Number of unique values 73
Mode “RAS”

  • Observed factor levels: "-", "2002 BTS compta 2006 BTS Management des unités commerciales ne trouvant pas de travail après mon bts compta, j’ai décidé de reprendre mes études en 2004, en alternance, pour avoir la garantie d’avoir une expérience professionnelle", "A cette époque je savais pas que j’avais la mucoviscidose", "A mon époque on parlait de PAI, j’imagine que c’est l’équivalent du PPS ? J’ai fait une demande de tiers temps lors des concours aux grandes écoles, je pense que le questionnaire Scolarité peut aborder ce sujet de faire une année de scolarité en deux ans, ou les tiers temps pour les examens", "Actuellement en école d?infirmière", "après mon obtention du bac en 2004, puis mes 2 années de DUT (2004-2006), je suis parti en BTS en alternance (2006-2008) enfin j’ai terminé (à ce jour) ma scolarité par une licence professionnelle en alternance (2008-2009)", "Aucun", "Baccalaureat Littéraire obtenu en 1997 lors d ema dernière activité professionnelle en 2014, j’ai souhaité reprendre mes études, et ai do c en parallèle de mon travail effectué une VAE (validation des acquis de l’expérience) et obtenir mon BTS à 37 ans.", "bien", "Ce questionnaire ne prend pas en compte le fait d’un diagnostic tarif de la muco par le corps médical. J’ai été diagnostiqué qu’en 2009. Ma scolarité a donc été beaucoup impacté par l’ensemble de symptômes liés à la muco mais que les médecins indiqués être liés à mon inconscient (toux, mucus, fatigue, maigreur, stress, associable, sinusites, allergies…). Petit, les médecins m’ont dit que je me créée l’ensemble des symptomes et m’ont envoyé voir des psys. Ma scolarité a donc été éprouvante puisque j’étais persuadé que tout était ma faute, que j’étais plus faible que les autres. J’ai donc tout fait pour avoir l’ensemble de mes diplomes mais ai du mettre de côté ma vie sociale (impossible de suivre les cours à l’université et de sortir le soir).", "Diagnostique tardif de mucoviscidose, non détecté pendant la scolarité", "Difficile de me rapeller de ma scolarité en primaire et du nombre de périodes d’interruptions. Mes parents, surtout ma mère, ont rencontré tous mes enseignants et leurs directeur à l’époque. Le projet personnalisé de scolarisation (PPS) n’existait pas à mon époque. Le questionnaire pourrait également demandé si un Projet d’Accueil Individualisé (PAI) a été mis en place.", "Diplôme d’architecte + Maîtrise d’oeuvre", "En dehors de la maternelle, j’ai débuté ma scolarité en CE1 car j’ai sauté la classe de CP. Concernant l’interruption de scolarité enregistrée, je n’ai pas réussi à indiquer la classe interrompue (1ère) mais seulement la classe reprise (1ère).", "En primaire, au collège (2 fois), et une fois au lycée, j’ai interrompu ma scolarité pour réaliser des cures d’antibiotiques par intraveineuse que j’ai pu effectuer à domicile. Il s’agissait de périodes n’excédant pas 15 jours. Au début, j’ai essayé d’aller en classe avec mon cathéter dans le bras, mais c’était assez embarrassant pour moi (regard des autres, il fallait que je fasse attention à ne pas me cogner le bras…). Puis, les veines de mon bras gauche se sont mises à toutes claquer, il était devenu inutilisable. Avec le cathéter au bras droit, il ne servait à rien d’aller en classe pendant les cures puisque je ne pouvais pas écrire. Mais cela m’a évité l’embarras de devoir affronter mes camarades de classe, je ne voulais surtout pas que l’on se rende compte de quoi que ce soit (je cache ma maladie depuis toujours, le plus possible). De plus, les cures débutant très tôt le matin, se terminant très tard le soir, j’étais fatiguée, donc c’était mieux pour moi de rester à la maison. J’avais deux amies, auxquelles j’avais confié ma situation et qui me passaient leurs cours et les devoirs à faire, afin que je ne prenne pas de retard, et ma mère m’a aidée à les recopier. J’ai eu la chance d’avoir ma mère à la maison, elle m’a beaucoup aidée, soutenue, elle a fait en sorte que je puisse faire mes cures à la maison dès la première. Au collège j’ai également dû être hospitalisée une semaine à cause d’une subocclusion intestinale, mais c’est la seule hospitalisation que j’ai subie.", "Il est très complet et bien construit. Il est difficile de remémorer les arrêt d’école de plus de 1 mois tant ils sont nombreux pour des cures I.V. suite à des virus comme la grippe ou une simple angine.", "il m est arrive d avoir ete absente durant 3 semaines", "Il manque une partie concernant une aide durant les années Post Bac.", "Il y a des périodes de l’année ou aller à l’école est difficile à cause de la fatigue ou de l’encombrement", "Interruption de mon année de seconde générale puis reprise en septembre de l’année d’après un CAP esthétique en 2 ans que j’ai obtenu, puis un bac pro Esthétique en alternance en 2 ans ou j’ai du m’arrêter au bout d’une année car trop éprouvant physiquement, puis j’ai travaillé en parfumerie 1 an ensuite j’ai eu un enfant et me suis arrêtée 3 ans, j’ai aussi repris un bac immobilier en 1 an, obtenu et je travaille depuis 1 an comme négociatrice immobilier.", "J’ai appris que j’avais la mucoviscidose quand j’étais en seconde, avant personne ne l’avait dépisté et certains médecins pensaient que c’était psychosommatique.", "J’ai arrêté mes études car mon état s’est dégradé et depuis j’ai été greffée. Je ne pense pas reprendre mes études mais je vais certainement devoir reprendre une formation plus ou moins longue mais je ne sais absolument pas dans quel domaine.", "j’ai arrêté une première fois mes étude en 1996 avec un DUT en poche avant de les reprendre en tant que salarié entre 2002 et 2004 par correspondance et entre 2002 et 2004 dans le cadre d’un congé individuel de formation pour obtenir un diplôme d’ingénieur.", "J’ai bénéficié d’un tiers temps supplémentaire pour passer mes examens à partir du baccalauréat et pour mes études supérieures (DEUG et LICENCE)", "j’ai également le niveau licence psychologie", "J’ai été dépistée à l’age de 15 ans. mon état n’était pas grave, j’ai voulu terminer ma scolarité avant de commencer à me soigner.", "J’ai été diagnostiqué à 16 ans donc en primaire et au collège je ne savais pas que j’avais la muco", "j’ai été souvent malade durant ma scolarité mais on ne m’a diagnostiqué la mucoviscidose quand 2014, donc mes parents et moi même ne savions pas qu’il sa’gissait de cette maladie.", "j’ai eu un tiers temps pour mon examen du BTS", "J’ai fais 2 ans de Brevet enseignement commercial après le BEPC mais je n’ai pas obtenu le diplôme en 1968.", "J’ai fais un BEPA services aux personnes de 2010 à 2012. Puis n’ayant pu aller en établissement pour raison administrative, j’ai repris mon BAC STSS en 2013 en 1ere avec le CNED, puis ma terminale en 2014 que j’ai du redoublé en 2015 parce que je travaillais. Et depuis 2016 j’ai eu mon bac et je suis en BTS Economie sociale et familiale", "J’ai fait deux master différents. Le premier obtenu en 2013 et le deuxième obtenu en 2015 après deux ans d’apprentissage.", "J’ai loupé beaucoup de cours en 2e année de BTS.Toujours justifié et en raison de la muco mais j’ai rencontré le manque de compréhension du milieu scolaire qui m’a menacé de bloquer mon inscription en BTS jusqu’à l’intervention de ma mère et sa menace de faire intervenir vaincre la muco .", "J’ai passé mon Bac professionnel secrétariat avec la validation des acquis professionnels en 2002 en candidate libre. J’ai eu mon Bac à l’issu de mon travail personnel. J’avais arrêté les études avant la fin de l’année de ma terminale, avant de passer le Bac en 1987.", "J’ai poursuivi ma scolarité en sanatorium (3ème) avec simplement les cours principaux : maths, français et anglais. J’ai obtenu mon brevet lors de mon hospitalisation dans ce sanatorium.", "J’ai toujours refusé des dispositions particulières pendant mes examen comme du temps supplémentaire etc… Et j’allais en cours même pendant mes cures de perfusion en intraveineuse.", "Je n?ai pas pu dire que j?ai sauté une Annee de maternelle en pensant peu être un jour être obligé de redoublé à cause de la muco", "Je n’ai pas eu de difficulté plus qu’une autre élève J’ai fais toutes les sorties scolaires et voyages", "je n’ai pas eu de PPS mais j’ai bénéficié d’un PAI", "Je ne me souviens plus exactement de l’année d’entrée en CP", "je ne me souvient plus de tout", "Je précise que j’ai fait un BTS en alternance avec le rythme de 3 jours en entreprise et 2 jours de cours.", "La maladie a bousculé ma scolarité mais j?ai complété plus tard celle-ci par des formations au niveau professionnel. Je vais valider mes acquis professionnels par un futur diplôme.", "La mdph n?a jamais été acteur de mon pps au lycée … je n?ai appris l?existence de ce organisme que lors de mon entrée dans la vie active!", "La mucosvidose n’a jamais été un frein dans ma scolarité. J’ai pu passé 2 ans des mes études post- BAC à l’étranger (Angleterre, Allemagne, Israël et Canada).", "La reprise de l?école est extrêmement difficile après d?arrêt pour traitement (épuisement de médicament et rattrapage des autres élèves sur l?avancement des matières). Tout très gênant de tous les jours à l?école à la fois pour moi même car je suis obligé de sortir de la classe et à la fois pour l?enseignant car le taux gène la compréhension pour les autres.", "la scolarité m’a toujours profondément ennuyé. Je l’ai quitté dès que possible. Resté assis pendant des heures est une absurdité totale.", "Le diagnostic étant récent j’aurai certainement un aménagement de ma scolarité (aménagement emploi du temps et tiers temps) à la rentrée 2017 pour mon année de Terminale (2017-2018)", "le PPS n’existait pas à mon époque du coup impossible pour mes parents de demander de l’aide…", "Les cures IV ne sont pas forcément bien comprises par le corps enseignant, car la maladie reste mal connue encore", "Ma famille ne prenait pour ainsi dire pas en compte ma maladie, elle était nommée mais n’existait pas réellement. Ma scolarité a été très éprouvante sur le plan digestif (je n’étais pas encore atteinte au niveau pulmonaire). J’ai toujours eu l’impression de courir un marathon, tellement j’étais épuisée par les manifestations de ma maladie.", "Ma scolarité s’est déroulée sans encombre durant la primaire et le collège. Ayant grandi en montagne, avec un climat favorable (sur les conseils du médecin de famille de l’époque), mes parents ont déménagé de la ville. Ma muco étant peu virulente, j’ai eu la chance de pouvoir suivre une scolarité comme tous les autres. Sauf en cours de natation/ patin à glace, où je terminais toujours frigorifiée et… malade ! A mon entrée au lycée (climatique, toujours en montagne), étant un peu moins assidue sur mes traitements, une seule période de surinfection (avec perfusions) m’a remise les pendules à l’heure… pour la faculté, étant dans l’obligation de descendre en ville, j’ai eu plus de périodes de surinfection. J’ai navigué entre plusieurs villes : Grenoble/ Toulouse/ Lyon/ Toulouse… Des changements de logement chaque année ont rajouté beaucoup de fatigue. La maladie a forcément évolué mes camarades me reconnaissait de loin par mes rires et mes quintes de toux… Pour le reste (cures antibio/ suivi hospitalier) je préférais rester discrète et évasive. La maladie doit rester du domaine du privé pour moi, nul besoin de donner trop de détails si elle n’impacte pas trop sur mon quotidien.", "Malgré des cures antibiotiques de façon régulières ou moin régulières j’ai pu grace à mes parents et mon hôpital Robert Debré vivre une enfance heureuse et sans trop de difficultées qui m’ont emmené jusqu’à l’obtention de mon Bac Pro Électrotechnique.", "Mes études sont trop éloignées pour que je me souvienne de toutes mes interruptions. Je sais que j’ai redoublé ma 1ère année de pharmacie car trop souvent absent", "Mucoviscidose diagnostiquée en 2005 (âge : 15 ans, année de seconde)", "No comment", "Nous avions un PAI a l l’époque", "Parfois le regard des autres est difficile à accepter par exemple lors des aménagements comme le tiers temps, de sortie exceptionnelle de classe, etc.", "pas de commentaire", "Pas sûr de mon année de rentrée en CP … à un an près…", "Pendant toute la durée de mes études : interruptions de scolarité 15 jours tous les 3 mois pour raison de santé Après la fin des études impossibilité de travailler pour raison de santé.", "Peut-être serait-il intéressant de savoir si la muco nous a empêché de suivre telle ou telle formation (difficulté purement physique, rythme trop important), ou si le fait de devoir/ne pas pouvoir étudier à l’étranger a été un frein.", "Pour l’université, nous sommes très mal informés des dispositifs dont nous pouvons bénéficier (aide financière autres que la bourse sur critères sociaux du CROUS, contrats doctoraux pour personnes handicapées…)", "Ras", "RAS", "Reprise de mes études en 2008 pendant un an", "Sans objet", "Scolarité fatiguante due aux longues journées. Heureusement qu’il y avait des vacances régulièrement pour me reposer.", "Scolarité normale jusqu’à interruption en fin de 3ieme Suite douleurs abdominales Vrai reprise 2 ans plus tard après apparition du diabète et greffe de foie", "scolarité très difficile, grande fatigue, anémie.", "SCOLARITER PERTUBER PAR PROBLEMES FAMILLIAUX ET PLACEMENT A LA DASS", "Si je n’avais pas eu la muco j’aurais peut-être été moins fatiguée et j’aurais eu plus de temps pour bosser… Mais j’ai redoublé parce que je n’ai pas assez bossé pas à cause de la muco…", "Suivi de scolarité nul. J’ai dû me débrouiller seule, des établissements qui se moquaient pas mal de ma réussite et n’ont rien fait pour m’aider. Mon baccalauréat je l’ai eu parce que je me suis accrochée, parce que je regardais des sujets sur internet que je faisais chez moi seule. L’année de ma terminale a été horrible, j’ai enchaîné les absences et étais trés anémiée. Des perfs de fer à l’hôpital deux fois par semaine durant deux mois et j’étais suivie par une psychologue parce que je ne voulais plus vivre. Le lycée me bouffait, j’en avais assez de me battre contre tout le monde, les profs, le proviseur, l’administration. Ma scolarité sera à jamais un mauvais souvenir avec des gens malsains.".

sc_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 51 (11.23 %)
Number of unique values 192
Mode “2017-11-23”

  • Observed factor levels: "2017-04-01", "2017-04-07", "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-04-12", "2017-04-13", "2017-04-19", "2017-04-20", "2017-04-22", "2017-04-25", "2017-04-26", "2017-04-27", "2017-04-28", "2017-05-03", "2017-05-04", "2017-05-06", "2017-05-07", "2017-05-08", "2017-05-09", "2017-05-10", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-16", "2017-05-17", "2017-05-18", "2017-05-19", "2017-05-20", "2017-05-24", "2017-06-01", "2017-06-02", "2017-06-13", "2017-06-15", "2017-06-19", "2017-06-20", "2017-06-21", "2017-06-22", "2017-06-23", "2017-06-24", "2017-06-27", "2017-06-28", "2017-06-29", "2017-06-30", "2017-07-01", "2017-07-02", "2017-07-04", "2017-07-05", "2017-07-06", "2017-07-07", "2017-07-11", "2017-07-12", "2017-07-18", "2017-07-20", "2017-07-22", "2017-07-24", "2017-07-25", "2017-07-27", "2017-08-01", "2017-08-03", "2017-08-08", "2017-08-10", "2017-08-17", "2017-08-20", "2017-08-30", "2017-09-06", "2017-09-07", "2017-09-11", "2017-09-20", "2017-09-21", "2017-09-25", "2017-09-27", "2017-10-05", "2017-10-26", "2017-10-29", "2017-11-02", "2017-11-09", "2017-11-13", "2017-11-18", "2017-11-20", "2017-11-21", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-11-27", "2017-11-28", "2017-11-30", "2017-12-04", "2017-12-07", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-13", "2017-12-15", "2017-12-19", "2017-12-21", "2017-12-22", "2017-12-27", "2017-12-28", "2018-01-02", "2018-01-04", "2018-01-14", "2018-01-23", "2018-01-27", "2018-01-30", "2018-01-31", "2018-02-01", "2018-02-04", "2018-02-08", "2018-02-11", "2018-02-12", "2018-02-14", "2018-02-16", "2018-02-20", "2018-02-25", "2018-02-26", "2018-03-09", "2018-03-11", "2018-03-12", "2018-03-28", "2018-04-16", "2018-04-29", "2018-05-03", "2018-05-04", "2018-05-13", "2018-05-16", "2018-05-31", "2018-06-26", "2018-07-26", "2018-07-30", "2018-08-09", "2018-09-04", "2018-09-11", "2018-11-22", "2018-11-23", "2018-11-24", "2018-11-26", "2018-11-27", "2018-11-28", "2018-11-30", "2018-12-02", "2018-12-03", "2018-12-04", "2018-12-05", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-16", "2018-12-17", "2018-12-20", "2018-12-21", "2018-12-23", "2018-12-24", "2018-12-25", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2018-12-30", "2018-12-31", "2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-05", "2019-01-06", "2019-01-07", "2019-01-08", "2019-01-09", "2019-01-10", "2019-01-13", "2019-01-14", "2019-01-15", "2019-01-17", "2019-01-18", "2019-01-19", "2019-01-21", "2019-01-23", "2019-01-25", "2019-01-27", "2019-01-29", "2019-01-30", "2019-02-01", "2019-02-03", "2019-02-14", "2019-02-17", "2019-02-18", "2019-02-26", "2019-02-27", "2019-03-03", "2019-03-12", "2019-04-29".

sc_an_diplome

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 89 (19.6 %)
Number of unique values 39
Median 2010
1st and 3rd quartiles 2002; 2015
Min. and max. 1961; 2018

sc_diplome

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 69 (15.2 %)
Number of unique values 9
Median 6
1st and 3rd quartiles 4; 8
Min. and max. 1; 999

sc_diplome_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 445 (98.02 %)
Number of unique values 9
Mode “Bac + 6”

  • Observed factor levels: "Bac + 6", "Bp préparateur en pharmacie", "CAPES", "CESS art de l’espace", "diplome auxiliaire puériculture", "Diplômé de niveau Bac +1 (BTS)", "Diplome niveau IV technicien électronique", "equivalent au brevet des collége", "Licence professionnel en Ressources Humaine".

sc_fin_etudes

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 64 (14.1 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

sc_formation

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 371 (81.72 %)
Number of unique values 18
Median 20
1st and 3rd quartiles 14; 24
Min. and max. 8; 999

sc_formation_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 447 (98.46 %)
Number of unique values 7
Mode “9eme année de médecine”

  • Observed factor levels: "9eme année de médecine", "aucun", "bac-bac+2", "Brevet Professionnel", "ESRA Côte d’Azur", "Études supérieures musique", "Sans études".

sc_plan

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 68 (14.98 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

sc_plan_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 428 (94.27 %)
Number of unique values 15
Median 2003
1st and 3rd quartiles 1999.5; 2005
Min. and max. 1988; 2011

sc_plan_demande

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 139 (30.62 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 94.05 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 94.27 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 94.05 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 94.05 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.51 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.29 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.51 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.29 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.73 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.73 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.73 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.34 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.34 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.34 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.34 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 97.36 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.9 % missing observations.

sc_plan_notification_8

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.24 % missing observations.

sc_plan_notification_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.7 % missing observations.

sc_plan_notification_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 439 (96.7 %)
Number of unique values 15
Mode “1/3 temps pour les épreuves”

  • Observed factor levels: "1/3 temps pour les épreuves", "Adaptation des horaires de classe, rattrapage des cours par les camarades, tiers temps supplémentaires aux épreuves", "Aménagement du tiers temps supplémentaires pour les examens", "Ecole spécialisé", "Kine au lycée mais là mdph n?y est pour rien!!", "non port des livres scolaires, salle de repos à disposition", "Pai", "possibilité de sortir de cours, et pour les exams 1/3 temps", "rien", "Soutien scolaire", "Taxi", "tiers temps", "tiers-temps, pause aux toilettes lors d’examens", "un aménagement pendant les examens", "un tiers-temps".

sc_an_debut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 52
Median 1993
1st and 3rd quartiles 1986; 1999
Min. and max. 1950; 2010

sc_debut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 999

sc_debut_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “1 ere primaire (belgique)”

  • Observed factor levels: "1 ere primaire (belgique)", "scolarité habituelle en Russie.".

sc_interromp

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 64 (14.1 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

sc_redoubl

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 54 (11.89 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

sc_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 11.23 % missing observations.

id_sc_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 2
Mode “id_01_sc_02”

  • Observed factor levels: "id_01", "id_01_sc_02".

id_age_cat_2

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 2
Mode “Adulte”

  • Observed factor levels: "Adolescent", "Adulte".

id_age_cat_3

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 26 (5.73 %)
Number of unique values 3
Mode “18-29 ans”

  • Observed factor levels: "18-29 ans", "30-39 ans", "40 ans ou plus".

sc_debut_corr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 65.86 % missing observations.

sc_date_debut

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 52
Mode “1996-09-01”

  • Observed factor levels: "1950-09-01", "1956-09-01", "1959-09-01", "1960-09-01", "1963-09-01", "1964-09-01", "1965-09-01", "1966-09-01", "1967-09-01", "1968-09-01", "1969-09-01", "1970-09-01", "1971-09-01", "1972-09-01", "1973-09-01", "1974-09-01", "1975-09-01", "1976-09-01", "1977-09-01", "1978-09-01", "1979-09-01", "1980-09-01", "1981-09-01", "1982-09-01", "1983-09-01", "1984-09-01", "1985-09-01", "1986-09-01", "1987-09-01", "1988-09-01", "1989-09-01", "1990-09-01", "1991-09-01", "1992-09-01", "1993-09-01", "1994-09-01", "1995-09-01", "1996-09-01", "1997-09-01", "1998-09-01", "1999-09-01", "2000-09-01", "2001-09-01", "2002-09-01", "2003-09-01", "2004-09-01", "2005-09-01", "2006-09-01", "2007-09-01", "2008-09-01", "2009-09-01", "2010-09-01".

sc_age_debut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 2 (0.44 %)
Number of unique values 3
Median 6
1st and 3rd quartiles 6; 6
Min. and max. 5; 7

sc_etspps

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 405 (89.21 %)
Number of unique values 3
Mode “1-Classe ordinaire”

  • Observed factor levels: "1-Classe ordinaire", "2-CLIS ULIS", "5-Au domicile".

sc_diplome_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 78 (17.18 %)
Number of unique values 5
Mode “5-Diplôme du supérieur long (bac+3,4,5)”

  • Observed factor levels: "1-Sans diplôme ou brevet des collèges", "2-CAP ou BEP", "3-Baccalauréat", "4-Diplôme du supérieur court (bac+2)", "5-Diplôme du supérieur long (bac+3,4,5)".

sc_date_diplome

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 89 (19.6 %)
Number of unique values 39
Mode “2016-06-30”

  • Observed factor levels: "1961-06-30", "1966-06-30", "1972-06-30", "1978-06-30", "1980-06-30", "1983-06-30", "1985-06-30", "1986-06-30", "1987-06-30", "1988-06-30", "1990-06-30", "1991-06-30", "1992-06-30", "1993-06-30", "1994-06-30", "1995-06-30", "1996-06-30", "1997-06-30", "1998-06-30", "1999-06-30", "2000-06-30", "2001-06-30", "2002-06-30", "2003-06-30", "2004-06-30", "2005-06-30", "2006-06-30", "2007-06-30", "2008-06-30", "2009-06-30", "2010-06-30", "2011-06-30", "2012-06-30", "2013-06-30", "2014-06-30", "2015-06-30", "2016-06-30", "2017-06-30", "2018-06-30".

sc_age_diplome

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 91 (20.04 %)
Number of unique values 24
Median 22
1st and 3rd quartiles 19; 24
Min. and max. 13; 38

sc_rdb_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 269 (59.25 %)
Number of unique values 121
Mode “2017-05-09”

  • Observed factor levels: "2017-04-01", "2017-04-10", "2017-04-12", "2017-04-13", "2017-04-20", "2017-04-22", "2017-04-26", "2017-04-28", "2017-05-03", "2017-05-04", "2017-05-07", "2017-05-08", "2017-05-09", "2017-05-10", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-16", "2017-05-18", "2017-05-19", "2017-06-15", "2017-06-19", "2017-06-23", "2017-06-27", "2017-06-28", "2017-07-01", "2017-07-04", "2017-07-05", "2017-07-06", "2017-07-07", "2017-07-11", "2017-07-12", "2017-07-18", "2017-07-24", "2017-07-27", "2017-08-10", "2017-08-20", "2017-09-11", "2017-09-20", "2017-09-21", "2017-09-25", "2017-09-27", "2017-10-26", "2017-10-29", "2017-11-02", "2017-11-09", "2017-11-21", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-11-27", "2017-11-30", "2017-12-04", "2017-12-07", "2017-12-11", "2017-12-13", "2017-12-19", "2017-12-22", "2017-12-27", "2018-01-02", "2018-01-04", "2018-01-23", "2018-01-31", "2018-02-01", "2018-02-08", "2018-02-12", "2018-02-16", "2018-02-20", "2018-02-25", "2018-03-09", "2018-03-12", "2018-03-28", "2018-04-29", "2018-05-03", "2018-05-13", "2018-06-26", "2018-07-26", "2018-08-09", "2018-11-22", "2018-11-24", "2018-11-27", "2018-11-28", "2018-11-30", "2018-12-02", "2018-12-03", "2018-12-04", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-17", "2018-12-20", "2018-12-21", "2018-12-24", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2018-12-30", "2018-12-31", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-05", "2019-01-06", "2019-01-07", "2019-01-08", "2019-01-09", "2019-01-10", "2019-01-13", "2019-01-14", "2019-01-17", "2019-01-19", "2019-01-23", "2019-01-27", "2019-01-29", "2019-01-30", "2019-02-01", "2019-02-14", "2019-02-17", "2019-02-26".

sc_rdb_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 269 (59.25 %)
Number of unique values 4
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 4

sc_rdb_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 59.25 % missing observations.

sc_rdb_redoubl

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 59.47 % missing observations.

id_age_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 2
Mode “Adulte”

  • Observed factor levels: "Adolescent", "Adulte".

sc_rdb_cat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "sc_02_rdb_02". The variable contains 59.25 % missing observations.

sc_rdb01_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 286 (63 %)
Number of unique values 45
Median 1998
1st and 3rd quartiles 1993; 2006
Min. and max. 1951; 2018

sc_rdb02_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 402 (88.55 %)
Number of unique values 27
Median 1999
1st and 3rd quartiles 1993; 2008.25
Min. and max. 1978; 2017

sc_rdb03_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 442 (97.36 %)
Number of unique values 10
Median 2000
1st and 3rd quartiles 1991.75; 2005
Min. and max. 1987; 2012

sc_rdb04_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1993.5
1st and 3rd quartiles 1993.25; 1993.75
Min. and max. 1993; 1994

sc_rdb01_cause

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 272 (59.91 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

sc_rdb02_cause

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 397 (87.44 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

sc_rdb03_cause

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 441 (97.14 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

sc_rdb04_cause

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 0.5
1st and 3rd quartiles 0.25; 0.75
Min. and max. 0; 1

sc_rdb01_classe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 270 (59.47 %)
Number of unique values 20
Median 10.5
1st and 3rd quartiles 6; 14
Min. and max. 1; 999

sc_rdb02_classe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 397 (87.44 %)
Number of unique values 19
Median 14
1st and 3rd quartiles 9; 19
Min. and max. 2; 999

sc_rdb03_classe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 441 (97.14 %)
Number of unique values 9
Median 20
1st and 3rd quartiles 14; 21
Min. and max. 9; 999

sc_rdb04_classe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 21
1st and 3rd quartiles 20.5; 21.5
Min. and max. 20; 22

sc_rdb01_classe_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Mode “2e année d’architecture d’intèrieur”

  • Observed factor levels: "2e année d’architecture d’intèrieur", "BEP en 3 ans", "Paces".

sc_rdb02_classe_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3e année d’étude d’auxiliaire puéricultrice(belges". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_rdb03_classe_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "5eme année de médecine". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_rdb04_classe_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_rdb01_classe_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 270 (59.47 %)
Number of unique values 4
Mode “3-Lycée”

  • Observed factor levels: "1-Ecole élémentaire", "2-Collège", "3-Lycée", "4-Supérieur".

sc_rdb02_classe_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 397 (87.44 %)
Number of unique values 4
Mode “3-Lycée”

  • Observed factor levels: "1-Ecole élémentaire", "2-Collège", "3-Lycée", "4-Supérieur".

sc_rdb03_classe_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 441 (97.14 %)
Number of unique values 3
Mode “4-Supérieur”

  • Observed factor levels: "2-Collège", "3-Lycée", "4-Supérieur".

sc_rdb04_classe_cat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "4-Supérieur". The variable contains 99.56 % missing observations.

sc_int_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 372 (81.94 %)
Number of unique values 61
Mode “2017-05-09”

  • Observed factor levels: "2017-04-01", "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-04-20", "2017-04-25", "2017-04-26", "2017-04-27", "2017-05-02", "2017-05-03", "2017-05-09", "2017-05-10", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-16", "2017-05-19", "2017-05-28", "2017-06-29", "2017-07-05", "2017-07-11", "2017-07-24", "2017-07-27", "2017-10-05", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-12-04", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-19", "2018-01-02", "2018-01-04", "2018-01-23", "2018-01-27", "2018-02-12", "2018-02-16", "2018-02-20", "2018-03-12", "2018-03-28", "2018-05-03", "2018-06-26", "2018-11-22", "2018-11-30", "2018-12-02", "2018-12-03", "2018-12-04", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-24", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2019-01-01", "2019-01-06", "2019-01-08", "2019-01-09", "2019-01-14", "2019-01-17", "2019-01-18", "2019-01-23", "2019-02-14".

sc_int_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 372 (81.94 %)
Number of unique values 6
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 8

sc_int_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 81.94 % missing observations.

sc_int_interromp

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 81.94 % missing observations.

sc_int_cat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "sc_02_int_02". The variable contains 81.94 % missing observations.

sc_int01_classe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 380 (83.7 %)
Number of unique values 20
Median 12.5
1st and 3rd quartiles 7; 19
Min. and max. 1; 999

sc_int02_classe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 432 (95.15 %)
Number of unique values 14
Median 13
1st and 3rd quartiles 9.75; 21
Min. and max. 2; 999

sc_int03_classe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 444 (97.8 %)
Number of unique values 7
Median 13
1st and 3rd quartiles 12.25; 19.5
Min. and max. 7; 26

sc_int04_classe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 4
Median 19
1st and 3rd quartiles 13; 21
Min. and max. 8; 21

sc_int05_classe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 11.5
1st and 3rd quartiles 10.25; 12.75
Min. and max. 9; 14

sc_int06_classe

  • The variable only takes one (non-missing) value: "12". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int07_classe

  • The variable only takes one (non-missing) value: "13". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int08_classe

  • The variable only takes one (non-missing) value: "14". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int01_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 377 (83.04 %)
Number of unique values 30
Median 2006
1st and 3rd quartiles 1996; 2010
Min. and max. 1951; 2017

sc_int02_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 15
Median 2009
1st and 3rd quartiles 2001; 2013
Min. and max. 1983; 2017

sc_int03_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 7
Median 2014.5
1st and 3rd quartiles 2002.5; 2015.25
Min. and max. 1987; 2017

sc_int04_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 450 (99.12 %)
Number of unique values 4
Median 2007.5
1st and 3rd quartiles 2003.75; 2012.25
Min. and max. 2003; 2016

sc_int05_an

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2005". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int06_an

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_an

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_an

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_an_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 384 (84.58 %)
Number of unique values 30
Median 2005
1st and 3rd quartiles 1996.25; 2011
Min. and max. 1952; 2017

sc_int02_an_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 434 (95.59 %)
Number of unique values 16
Median 2011
1st and 3rd quartiles 2001.5; 2015
Min. and max. 1983; 2017

sc_int03_an_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 447 (98.46 %)
Number of unique values 6
Median 2014
1st and 3rd quartiles 2002.5; 2017
Min. and max. 1989; 2018

sc_int04_an_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 2004
1st and 3rd quartiles 2003.5; 2004.5
Min. and max. 2003; 2005

sc_int05_an_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2006". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int06_an_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_an_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_an_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_cause_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 94.93 % missing observations.

sc_int02_cause_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.46 % missing observations.

sc_int03_cause_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

sc_int04_cause_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int05_cause_1

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int06_cause_1

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_cause_1

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_cause_1

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_cause_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 89.21 % missing observations.

sc_int02_cause_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.92 % missing observations.

sc_int03_cause_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.34 % missing observations.

sc_int04_cause_2

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int05_cause_2

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int06_cause_2

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_cause_2

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_cause_2

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_cause_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 94.05 % missing observations.

sc_int02_cause_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.46 % missing observations.

sc_int03_cause_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

sc_int04_cause_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

sc_int05_cause_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int06_cause_3

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_cause_3

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_cause_3

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_cause_4

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.12 % missing observations.

sc_int02_cause_4

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int03_cause_4

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int04_cause_4

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int05_cause_4

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int06_cause_4

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_cause_4

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_cause_4

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_cause_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 95.15 % missing observations.

sc_int02_cause_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.68 % missing observations.

sc_int03_cause_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.34 % missing observations.

sc_int04_cause_999

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int05_cause_999

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int06_cause_999

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_cause_999

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_cause_999

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_cause_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 21
Mode “6 mois en maison de santé de La Croix Rouge”

  • Observed factor levels: "6 mois en maison de santé de La Croix Rouge", "Antibiotiques en perfusion prévu initialement pour 3 mois", "Attente de greffe", "Besoin de repos a cause d?anxiete", "cure thermale", "CURES PERFUSIONS ANTIBIOTIQUES", "Décès de mon frère entraînant une aggravation de mon état de santé, conduisant à la greffe", "Décompensation", "DEPRESSION PHOBIE SOCIALE /SCOLAIRE", "diagnostic tardif de la muco et début du diabète", "douleurs non reconnue dû à la muco", "état dépressif et perfusion très fréquente (1/ mois)", "fatigue", "Grippe", "Hospitalisation a domicile cure antibiotiques par intraveineuse", "Oxygénothérapie, dégradation de l’état général..", "perfusion", "prevention Grippe H1N1", "Stage à l’étranger obligatoire non compatible avec ma santé", "traitements lourds par intraveineuses contre pyocianique", "Trop fatiguée pour poursuivre".

sc_int02_cause_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 6
Mode “Dépression”

  • Observed factor levels: "Dépression", "Hospitalisation cure antibiotiques par voie intraveineuse", "Hospitalisation Psychatrique", "hypertension, grippe etc…", "infection traitement par perfusion à la maison", "projet greffe".

sc_int03_cause_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Mode “anemie, douleurs thoraciques, dépression”

  • Observed factor levels: "anemie, douleurs thoraciques, dépression", "Cas de grippe HAN1", "fatigue".

sc_int04_cause_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int05_cause_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int06_cause_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_cause_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_cause_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_classe_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 450 (99.12 %)
Number of unique values 4
Mode “2e année d’architecture d’intèrieur”

  • Observed factor levels: "2e année d’architecture d’intèrieur", "3eme année préparation CAP cuisine hôtelerie", "5eme année de médecine", "BEP".

sc_int02_classe_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "BEP Agent Administratif des Entreprises". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int03_classe_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int04_classe_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int05_classe_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int06_classe_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_classe_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_classe_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_classe_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 19
Median 13
1st and 3rd quartiles 7; 20
Min. and max. 1; 999

sc_int02_classe_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 432 (95.15 %)
Number of unique values 13
Median 13
1st and 3rd quartiles 12; 19.75
Min. and max. 2; 999

sc_int03_classe_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 7
Median 13.5
1st and 3rd quartiles 12; 22
Min. and max. 7; 26

sc_int04_classe_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 17
1st and 3rd quartiles 15; 19
Min. and max. 13; 21

sc_int05_classe_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 11.5
1st and 3rd quartiles 10.25; 12.75
Min. and max. 9; 14

sc_int06_classe_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "12". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int07_classe_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "13". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int08_classe_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "14". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int01_classe_repr_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 6
Mode “2e année d’architecture d’intèrieur”

  • Observed factor levels: "2e année d’architecture d’intèrieur", "3eme année préparation CAP cuisine hôtelerie", "5eme année de médecine", "BAC PRO SECRETARIAT VALIDATION DES ACQUIS PROFESS", "BEP", "CAP esthétique".

sc_int02_classe_repr_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "BEP Agent Administratif des Entreprises". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int03_classe_repr_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int04_classe_repr_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int05_classe_repr_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int06_classe_repr_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_classe_repr_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_classe_repr_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_interromp_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 378 (83.26 %)
Number of unique values 7
Median 3
1st and 3rd quartiles 1.75; 7
Min. and max. 1; 7

sc_int02_interromp_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 432 (95.15 %)
Number of unique values 6
Median 3
1st and 3rd quartiles 2; 7
Min. and max. 1; 7

sc_int03_interromp_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 4
Median 6
1st and 3rd quartiles 3; 7
Min. and max. 1; 7

sc_int04_interromp_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Median 4
1st and 3rd quartiles 2.5; 5.5
Min. and max. 1; 7

sc_int05_interromp_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 6
1st and 3rd quartiles 5.5; 6.5
Min. and max. 5; 7

sc_int06_interromp_duree

  • The variable only takes one (non-missing) value: "6". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int07_interromp_duree

  • The variable only takes one (non-missing) value: "7". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int08_interromp_duree

  • The variable only takes one (non-missing) value: "7". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int01_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 387 (85.24 %)
Number of unique values 11
Median 6
1st and 3rd quartiles 3; 10
Min. and max. 1; 12

sc_int02_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 434 (95.59 %)
Number of unique values 8
Median 9
1st and 3rd quartiles 3; 10.25
Min. and max. 1; 12

sc_int03_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 5
Median 11
1st and 3rd quartiles 8.75; 12
Min. and max. 3; 12

sc_int04_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 2
Median 11
1st and 3rd quartiles 10.5; 11
Min. and max. 10; 11

sc_int05_mois

  • The variable only takes one (non-missing) value: "12". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int06_mois

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_mois

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_mois

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_mois_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 387 (85.24 %)
Number of unique values 11
Median 9
1st and 3rd quartiles 4; 9
Min. and max. 1; 12

sc_int02_mois_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 435 (95.81 %)
Number of unique values 9
Median 6
1st and 3rd quartiles 3; 9.5
Min. and max. 1; 12

sc_int03_mois_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 447 (98.46 %)
Number of unique values 7
Median 6
1st and 3rd quartiles 4; 9.5
Min. and max. 1; 11

sc_int04_mois_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "5". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int05_mois_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "5". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int06_mois_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_mois_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_mois_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_non_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.34 % missing observations.

sc_int02_non_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int03_non_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int04_non_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

sc_int05_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int06_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int07_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 372 (81.94 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

sc_int02_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 431 (94.93 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

sc_int03_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 444 (97.8 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

sc_int04_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

sc_int05_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

sc_int06_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int07_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int08_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int01_classe_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 380 (83.7 %)
Number of unique values 4
Mode “4-Supérieur”

  • Observed factor levels: "1-Ecole élémentaire", "2-Collège", "3-Lycée", "4-Supérieur".

sc_int02_classe_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 432 (95.15 %)
Number of unique values 4
Mode “4-Supérieur”

  • Observed factor levels: "1-Ecole élémentaire", "2-Collège", "3-Lycée", "4-Supérieur".

sc_int03_classe_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 444 (97.8 %)
Number of unique values 3
Mode “4-Supérieur”

  • Observed factor levels: "2-Collège", "3-Lycée", "4-Supérieur".

sc_int04_classe_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 2
Mode “4-Supérieur”

  • Observed factor levels: "2-Collège", "4-Supérieur".

sc_int05_classe_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “2-Collège”

  • Observed factor levels: "2-Collège", "4-Supérieur".

sc_int06_classe_cat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3-Lycée". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int07_classe_cat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "4-Supérieur". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int08_classe_cat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "4-Supérieur". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int01_classerepr_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 417 (91.85 %)
Number of unique values 3
Mode “2-Collège”

  • Observed factor levels: "1-Ecole élémentaire", "2-Collège", "3-Lycée".

sc_int02_classerepr_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 444 (97.8 %)
Number of unique values 3
Mode “3-Lycée”

  • Observed factor levels: "1-Ecole élémentaire", "2-Collège", "3-Lycée".

sc_int03_classerepr_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 2
Mode “3-Lycée”

  • Observed factor levels: "2-Collège", "3-Lycée".

sc_int04_classerepr_cat

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int05_classerepr_cat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2-Collège". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int06_classerepr_cat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3-Lycée". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int07_classerepr_cat

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int08_classerepr_cat

  • The variable only takes one value: "NA".

sc_int01_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 378 (83.26 %)
Number of unique values 7
Median 53.27
1st and 3rd quartiles 36.15; 106.54
Min. and max. 30.44; 106.54

sc_int02_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 432 (95.15 %)
Number of unique values 6
Median 53.27
1st and 3rd quartiles 38.05; 106.54
Min. and max. 30.44; 106.54

sc_int03_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 4
Median 95.12
1st and 3rd quartiles 53.27; 106.54
Min. and max. 30.44; 106.54

sc_int04_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Median 68.49
1st and 3rd quartiles 49.46; 87.52
Min. and max. 30.44; 106.54

sc_int05_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 95.12
1st and 3rd quartiles 89.42; 100.83
Min. and max. 83.71; 106.54

sc_int06_duree_j

  • The variable only takes one (non-missing) value: "98.93". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int07_duree_j

  • The variable only takes one (non-missing) value: "106.54". The variable contains 99.78 % missing observations.

sc_int08_duree_j

  • The variable only takes one (non-missing) value: "106.54". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_commentaires

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 391 (86.12 %)
Number of unique values 62
Mode “RAS”

  • Observed factor levels: "-", "- Mon temps partiel n’est pas directement lié à la muco (choix personnel pour mettre en place un autre projet professionnel). Je possède la RQTH (j’ai été recrutée sur un poste réservé pour les TH), mais je ne l’ai pas déclarée à mon employeur actuel.", "Agent communication ville de Six-Fours-les-Plages..", "Après la greffe, ma société m’a placé sur un poste en bureau suite aux restrictions du médecin du travail. J’ai été formé par la société. D’ici avril je vais évoluer sur un temps plein avec plus de responsabilités. J’ai été bien accompagné par mon supérieur pour évoluer sur ce type de poste.", "Après mes 13 ans d’intérim, je me suis fixée en cabinet comptable comme opératrice de saisie pendant 8 ans.Après une période de travail à temps partiel,j’ai été licenciée suite à une décision du médecin du travail.J’ai donc arrêté 2 ans avant la retraite car très fatiguée.", "Au niveau temps de travail, j’ai fait entre 50 et 60 heures par semaine", "Aucun", "aucun commentaire", "ayant été diagnostiqué en 2009 suite à des difficultés respiratoires , j’ai été mise en longue maladie, puis en invalidité en 2011 et en retraite en 2015", "bien", "Concernant la RQTH: j’ai obtenu cette reconnaissance de la maison du département, mais je ne l’ai pas porté à la connaissance de mon employeur.", "Demande en cours pour reconnaissance travailleur handicapé", "Depuis le 21juillet 2014 je suis à temps partiel 80 % avant j’étais à temps plein et depuis le 1er décembre 2015 je suis en télétravail 2 jour par semaine.", "Depuis mon retour après un arret de 5 mois, emploi à mi temps", "Difficile de trouver un emploi stable qui convienne aux exigences que je souhaite pour convenir à mes besoins : temps partiel avec petites journées l’après-midi pour permettre de faire les soins (et notamment la kiné respiratoire) dans de bonnes conditions le matin pour être optimale au travail et à long terme", "Difficile de trouver un employeur qui est ouvert à temps partiel et avec qui il est possible d’aménager les horaires. Si l’employeur demande des précisions pour le choix du temps partiel, je lui explique que je dois faire du sport chaque jour pour maintenir une bonne forme. Il nous juge et estime que l’on n’est pas endurant . Ce qui n’est pas logique. Il est souvent arrivé que lorsqu’un employeur me contacte et que j’évoque juste le temps partiel que l’on me raccroche au nez dans la seconde alors que c’est lui qui a fait la démarche de m’appeler alors que j’ai spécifié le temps partiel dans mes annonces de recherches.", "EN ARRET PROFESSIONNELLE DU A PLUSIEURS PATHOLOGIE,MUCO DECOUVERT EN 2015 AVEC PANCREATHITE A REPETITION,INFARCTUS EN 2017 ,PROBLEME DEPRESSIF , JA TTEND REPONSE MDPH POUR CRP ET RECLASSEMENT PRO", "entre 2010 et 2015 j’ai eu 3 arrêts de travail de 15 jours pour des cures ATB en IV.", "Février 2014 - Mars 2015 : Assistante d’une agence de services à la personne Novembre 2015 - novembre 2016 : Aide au directeur d’école (CUI-CAE en CDD) Avril 2017 - Aout 2018 : Auxiliaire de vie scolaire (CUI- CAE en CDD) Septembre 2018 - août 2019 : AESH (équivalent de AVS) en CDD", "Il serait peut être intéressant de rajouter le choix stage dans les expériences de plus de 6 mois", "Il y a de gros problème à régler concernant la mucoviscidose et le monde professionnel. Je suis actuellement en invalidité 1ere catégorie. Chaques jours d’arrêt est comptabilisés et ne doit pas dépasser 1095 jours sous peine de passer en invalidité 2eme catégorie et entraînant un arrêt total de travailler. Si mon entreprise m’autorise quand même à travailler et si je suis en arrêt à cause de la mucoviscidose je ne toucherais pas de salaire car mes indemnités journalières ne seront pas payés (vu que j’ai dépassé les 1095j d’arrêt) alors comment fait on pour vivre avec 300?/mois? Quand le travail est la seule façon de sortir la tête de l’eau et de penser à autres choses qu’à la maladie ? Il y a de sérieuses pistes à étudier car c’est tout simplement discriminatoire !", "Interruption de l’activité pour des cures IV", "J’ai aujourd’hui la chance d’exercer depuis maintenant prêt de 12 ans mon métier de commerçant pour une grosse enseigne de bricolage ou j’ai pu évoluer avec le temps sans trop devoir m’arrêter", "J’ai commencé à travailler à partir de 2001, tout se passait très bien, aucun problème de santé particulier. En 2007 j’ai changé d’entreprise mais toujours en tant qu’assistante de direction. Fin 2007 après une grosse grippe j’ai été hospitalisé pendant 1 mois avec une erreur de diagnostic à l’hôpital de Creil (pour une tuberculose que je n’ai jamais eu). A partir de ce moment, ma vie a changé, j’étais souvent fatigué et surtout je n’arrivais plus à me débarrasser d’une toux grasse constante nuit et jour. Je suis passée par une dizaine de pneumologue de l’OISE qui m’ont bourré de médicament de 2007 à 2014 en diagnotiquant une bronchite chronique. En 2014, un pneumologue m’a mis en relation avec le CRCM de Cochin, qui m’a diagnostiqué à 33 ans une mucoviscidose atypique. En 2014, avec mes problèmes médicaux mon employeur a préféré me licencier (après 8ans de loyaux services. Cela a été un très grand choc pour moi à 33 ans car tout s’enchaîner, et je suis suivi depuis au CRCM de Cochin et mon état est stable. Et j’en remercie toute l’équipe surtout Monsieur Burgel.", "J’ai commencé un stage de 6 mois SIVP (Stage d’Initiation à la Vie Professionnelle) en 1987-1988 avant mon CDI. Deux entreprises différentes en presque 30 ans de vie professionnelle.", "J’ai effectué 18 mois dans un EHPAD en emploi de nuit. J’ai dû me mettre en arrêt durant le dernier mois de mon contrat pour burn out, dépression et infection qui me fatiguait. J’ai travaillé de octobre 2016 à janvier 2017 en tant que garde d’enfants à domicile mais je ne travaillais pas assez d’heures par mois (variant de 22 à 32h par mois) et les horaires étaient pénibles (6h-9h15 et cela changeaient tous le temps parfois même je recevais un message à 6h15 pour travailler à 8h) cela était épuisant et impactait sur ma santé et j’ai démissionné", "J’ai été en arrêt de travail 1 mois. Donc J’ai rempli la fiche arrêt d’activité. Je ne suis pas sûre que j’aurais du…", "j’ai eu un 1er diplôme en 2002 (bts compta) et un second que j’ai fait par alternance, obtenu en 2006 (bts Management des unités commerciales). J’ai toujours dit que j’étais malade et au final, dans chaque emploi, j’ai toujours été très préservée. On a toujours été à mon écoute et sensible à mon état de santé. Que ce soit dans le privé (de 2004 à 2008) ou dans le public (à partir de 2009)", "J’ai fait mes études à l’IUFM en tant que Professeur Stagiaire Contractuel (par loi de 1995), avec autorisation d’absence justifiée et limitation de la zone géographique de mes stages. La RQTH m’a permis de bénéficier de l’Obligation d’Emploi. Mon état de santé a permis une dispense de concours, sous réserve de satisfaire aux obligations de formation et de diplôme.", "j’ai fini", "Je n’ai plus d’emploi depuis janvier 2010", "Je pense à reduire mon temps de travail de 1/2 temps", "Je possède un RQTH que je ne fais malheureusement peu valoir dans le monde du travail qui reste encore peu ouvert à cela.", "Je suis actuellement diététicienne, à la fois salarié à mi temps dans une association où j’exerce mon métier en milieu ordinaire à temps partiel et à la fois (comme indiqué ci-avant dans l’enquête), en profession libérale à mi temps également et en milieu ordinaire.", "Je travail comme n’importe quel employé sauf que j’ai mes soins a intercaller dans mon emploi du temps.", "Je travaille à temps partiel depuis début avril 2017, car ça devenait compliquer de lier mes soins (aérosols, vélo) et mon travail (j’étais à 39h/sem). Depuis cette date, je touche donc une pension d’invalidité première catégorie pour éviter d’avoir une perte trop importante de salaire.", "Je travaille à temps plein mais c’est vraiment dur pour ma santé. Je m’interroge sur un temps partiel mais j’ai des craintes concernant ma rémunération et mon évolution.", "je travaille depuis 2006, je suis en arret en moyenne 3 semaine tout les 3 mois", "L’interruption de travail que j’ai signalé concerne une opération du genou (ligament croisé) et n’est pas du tout liée à la mucoviscidose.", "La question Si vous vous en souvenez, pouvez-vous indiquer la durée de cette interruption ? me parait redondante, sachant qu’il faut renseigner les dates de début et de fin de l’interruption..", "La suite du questionnaire comporte selon moi des question trop précise et qui paraissent intrusives. Ex : Nom, date de naissance..et tout autre question liés à la vie privée", "Le travail et la maladie sont parfois très compliqués à concilier. Malgré mes explications et ma RQTH, il m’est très difficile de faire comprendre quelles sont mes difficultés au quotidien. En raison de l?invisibilité de la maladie, et du manque d’information, l’employeur ne perçoit pas toujours la gravité de la maladie, l’importance des soins, la fatigue permanente….etc", "Les ateliers protégés n’existent plus, ils ont été remplacés par des Entreprises Adaptées. Cela modifie donc l’approche du handicap et la gestion car elles répondent du code du travail comme toutes les entreprises. J’ai été surpris qu’il ne soit pas aborder le fait de communiquer ou non à son employeur notre état de santé et les conséquence que cela engendre.", "Lors de ma reprise du travail après mon congé maternité, j’ai bénéficié d’un mi-temps thérapeutique pendant 1 an. cela m’a aidée à reprendre le rythme et je me suis rendue compte que je ne pouvais pas reprendre le travail à temps plein comme avant , j’ai donc fait une demande d’invalidité pour continuer à travailler, mais à temps partiel.", "Ma maladie ne m’a jamais empêchée de travailler normalement, je n’ai jamais été absente. J’ai 2h40 de transports tous les jours, ce qui est bien sûr fatiguant. Je ne fais pas d’heures supplémentaires, j’organise ma journée de travail comme je le souhaite dans la limite des plages fixes imposées par mon employeur. Cette souplesse me permet ensuite d’organiser mes soins, mes RDV médicaux… Je sais qu’en cas de besoin, je peux m’adresser à la médecine du travail. Désormais je bénéficie de deux jours de télétravail par semaine pour m’épargner une journée de transport et me reposer davantage.", "Ma RQTH ne rime pas à grand chose car j’ai une carte pour m’éviter le file d’attente et être prioritaire sur les places assises. Autant dire que dans le milieu professionnel, cela ne m’est d’aucune utilité.", "Ma santé ne se révélant pas aussi impeccable que durant mon enfance, en emploi il s’avère plus difficile de cacher sa maladie. J’ai participé à une réunion (animée par Cap Emploi) et échangé avec des professionnels de mon secteur qui m’ont beaucoup aidée, pour savoir comment évoquer mes problèmes et leurs éventuelles répercutions au travail afin de rassurer mes futurs employeurs et de valoriser les avantages financiers à employer un travailleur reconnu TH (eh oui…!). Le sport a disparu de mon planning : plus le temps, plus la force et un manque de proximité oblige, je ne me déplace plus qu’en transport en commun ou en voiture, et plus à vélo ou à pieds. De ce fait plus fragilisée et de plus en plus fâchée avec les traitements quotidiens, mes super kinés (devenus des amis) jouent beaucoup le rôle de psychologues pour me motiver et m’encourager. Tousser à longueur de journée se remarque beaucoup. Et d’autant plus lorsqu’on passe ses journées à recevoir des personnes (en bonne santé ou non). Evoquer la muco ne fait pas partie des options pour moi. Je ne souhaite pas que les gens portent un regard différent sur moi, je suis toujours assez épargnée par la maladie, alors je ne veux bénéficier d’aucun traitement de faveur. Mais en période de forte activité, pas facile de garder le rythme et la forme. Actuellement je réfléchis beaucoup à mon avenir professionnel. Si ma santé continue de se dégrader, je vais devoir songer à changer de métier. J’interviens aujourd’hui sur les activités de conseil et de formation, donc je suis amenée à parler comme un moulin tout au long de la journée, ce qui est fatiguant (d’un point de vue physique et cognitif) et me met en difficulté sur le versant respiratoire. De plus, je suis quelqu’un qui ris beaucoup, ça n’aide pas…! Mais bon, trouver un boulot chiant et triste, non merci !", "Mon arrêt entre 2013 et 2015 correspond à mon attente de greffe et à l’opération.", "mon contrat CDD a été renouvelé plusieurs fois, soit 5 ans puisqu’il s’agissant d’un contrat spécifique. Mon entreprise actuelle était à la recherche de personne avec la RQTH et je n’ai jamais eu de problème pour mon organisation. J’ai commencé cet emploi à temps plein, puis en 2014, j’ai fais une demande d’invalidité, actuellement je suis en catégorie 1 en temps partiel.", "Mon interruption d’activité a donné lieu à une période de chômage, au cours de laquelle j’ai suivi une formation continue de niveau master 2 (Octobre 2015-Septembre 2016). L’aide à l’insertion professionnelle dont j’ai bénéficié est une convention CUI-CAE, suite à ma période de chômage de février 2015 à janvier 2017.", "Mucoviscidose détecter a 31 ans 2000", "Pas de commentaire", "POSTE A RESPONSABILITE FONCTION PUBLIQUE MAIS NE PEUT TRAVAILLER A TEMPS PLEIN CE QUI LIMITE LES POSSIBILITES EVOLUTIONS. DIFFICULTES A FAIRE RECONNAITRE LA NECESSITE D’HORAIRES AMENAGES LIES AUX SOINS", "Pour la RQTH j?ai la reconnaissance mais je n?en bénéficie pas dans mon emploi actuel (entreprise trop petite)pareil pour l?aide à l?insertion, j?y ai droit mais je n?en ai jamais bénéficier j?ai toujours trouver mes emplois tout seul.", "question sur la qualification du travail, aucune réponse approprié", "RAS", "reconnaissance travailleur handicapé demandée en 2017", "reconversion en septembre 2014 pour devenir professeur des lycées où j’ai obtenu par le rectorat un aménagement de poste (allègement de service, matériel, aménagement de l’emploi du temps…)", "Sans objet", "STAGIAIRE COMMERCE DISTRIBUTION", "Suite à une grosse surinfection décembre 2016, j’ai été hospitalisé pendant une dizaine de jours. Puis à nouveau en janvier 2017. à la suite de ça, j’ai fait plusieurs autres surinfections courant 2017. Je n’ai repris le travail qu’en octobre 2017 en mi-temps thérapeutique. Depuis le 1er avril 2018, je suis en invalidité à 50%. Je travail à mi-temps le matin.", "Un peu long à remplir pour les périodes d’arrêt de travail et reprise. Il est difficile en tant que patient muco d’occuper un emploi régulièrement dans une entreprise. Les patrons le savent bien et c’est pour quoi j’ai mis plus de 7 ans à trouver un premier emploi après la fin de mes études. L’incitation à l’emploi handicap par la taxation est une bonne chose, car ça n’est pas l’altruisme des patrons qui les incitent à embaucher du personnel handicapé, mais uniquement les chiffres ! En tant que salarié à 16h/semaine, le coût salarial pour mon employeur est ridicule. Puisqu’il ne paye plus la taxe agefiph du coup. Il n’a aucun intérêt de me licencier et d’ailleurs ne l’a jamais envisagé. Quand aux aménagements de poste de travail, un vrai cauchemars. Entre le temps de la demande auprès de CAP Emploi, Les appels d’offres, la livraison et mise en place du matériel adapté. Il m’a fallu 2 ans !! pour obtenir cet aménagement de mon poste de travail. Bref le temps de l’administratif n’est pas celui du patient qui est Urgent !!".

pr_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 71 (15.64 %)
Number of unique values 193
Mode “2017-11-23”

  • Observed factor levels: "2017-04-01", "2017-04-07", "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-04-12", "2017-04-13", "2017-04-19", "2017-04-20", "2017-04-22", "2017-04-25", "2017-04-26", "2017-04-27", "2017-04-28", "2017-05-03", "2017-05-04", "2017-05-06", "2017-05-07", "2017-05-08", "2017-05-09", "2017-05-10", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-16", "2017-05-17", "2017-05-18", "2017-05-19", "2017-05-20", "2017-05-24", "2017-06-01", "2017-06-02", "2017-06-13", "2017-06-15", "2017-06-19", "2017-06-20", "2017-06-21", "2017-06-22", "2017-06-23", "2017-06-24", "2017-06-27", "2017-06-28", "2017-06-29", "2017-06-30", "2017-07-01", "2017-07-02", "2017-07-04", "2017-07-05", "2017-07-06", "2017-07-07", "2017-07-11", "2017-07-12", "2017-07-18", "2017-07-20", "2017-07-22", "2017-07-24", "2017-07-25", "2017-07-27", "2017-08-01", "2017-08-03", "2017-08-08", "2017-08-10", "2017-08-14", "2017-08-17", "2017-08-20", "2017-08-30", "2017-09-06", "2017-09-07", "2017-09-11", "2017-09-20", "2017-09-21", "2017-09-25", "2017-09-27", "2017-10-05", "2017-10-26", "2017-10-29", "2017-11-02", "2017-11-09", "2017-11-13", "2017-11-18", "2017-11-20", "2017-11-21", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-11-27", "2017-11-28", "2017-11-30", "2017-12-04", "2017-12-07", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-13", "2017-12-15", "2017-12-19", "2017-12-21", "2017-12-22", "2017-12-27", "2017-12-28", "2018-01-02", "2018-01-04", "2018-01-14", "2018-01-23", "2018-01-27", "2018-01-30", "2018-01-31", "2018-02-01", "2018-02-04", "2018-02-08", "2018-02-11", "2018-02-12", "2018-02-14", "2018-02-16", "2018-02-20", "2018-02-25", "2018-02-26", "2018-03-09", "2018-03-11", "2018-03-12", "2018-03-28", "2018-04-16", "2018-04-29", "2018-05-03", "2018-05-04", "2018-05-13", "2018-05-16", "2018-05-31", "2018-06-26", "2018-07-26", "2018-07-30", "2018-08-09", "2018-09-04", "2018-09-11", "2018-11-22", "2018-11-23", "2018-11-24", "2018-11-26", "2018-11-27", "2018-11-28", "2018-11-30", "2018-12-01", "2018-12-02", "2018-12-03", "2018-12-04", "2018-12-05", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-16", "2018-12-17", "2018-12-20", "2018-12-21", "2018-12-24", "2018-12-25", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2018-12-30", "2018-12-31", "2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-05", "2019-01-06", "2019-01-08", "2019-01-09", "2019-01-10", "2019-01-13", "2019-01-14", "2019-01-15", "2019-01-16", "2019-01-17", "2019-01-18", "2019-01-19", "2019-01-21", "2019-01-22", "2019-01-23", "2019-01-25", "2019-01-27", "2019-01-29", "2019-01-30", "2019-02-01", "2019-02-03", "2019-02-14", "2019-02-17", "2019-02-18", "2019-02-26", "2019-02-27", "2019-03-03", "2019-03-11".

pr_pdt_6mois_ado

  • The variable only takes one (non-missing) value: "0". The variable contains 94.93 % missing observations.

pr_prems_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 191 (42.07 %)
Number of unique values 40
Median 2007
1st and 3rd quartiles 2001; 2012.5
Min. and max. 1961; 2018

pr_benef_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 415 (91.41 %)
Number of unique values 18
Median 2009
1st and 3rd quartiles 2006; 2014
Min. and max. 1994; 2018

pr_benef_hand

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 282 (62.11 %)
Number of unique values 2
Median 1
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Min. and max. 0; 1

pr_benef_mesures

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 282 (62.11 %)
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Median 0
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Feature Result
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Number of missing obs. 323 (71.15 %)
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Median 0
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pr_interromp

Feature Result
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Number of missing obs. 182 (40.09 %)
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Median 1
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pr_mesures_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.07 % missing observations.

pr_mesures_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_mesures_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.46 % missing observations.

pr_mesures_7

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.68 % missing observations.

pr_mesures_11

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.04 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 94.05 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 97.8 % missing observations.

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  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.12 % missing observations.

pr_mesures_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 450 (99.12 %)
Number of unique values 4
Mode “pension invalidite”

  • Observed factor levels: "pension invalidite", "Restriction géographique du poste (pas hors aggolmération et sa périphérie élargie). Restriction sur le type de poste (pas en maternelle)", "titularisation sans passer de concours", "Un recrutement BOE pour devenir titulaire fonctionnaire".

pr_mesures_autre_bis

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 417 (91.85 %)
Number of unique values 24
Mode “RQTH”

  • Observed factor levels: "AEH", "Auto entreprise", "carte de stationnement", "Carte de stationnement", "Carte de Stationnement", "Carte de stationnement européenne", "Carte de stationnement handicapé", "DEMANDE DE CRP EN 05/2018 EN ATTENTE", "EN ATTENTE", "macaron pour le stationnement PMR", "macaron stationnement", "macaron stationnement GIC", "NOTIFICATION TRAVAILLEUR HANDICAPEE", "Qualité de travailleur handicapé", "reconnaisance travailleur handicapé (RQTH)", "reconnaissance handicap à 80%", "Reconnaissance travailleur handicapé", "Reconnaissance travailleur Handicapé", "Rien", "RQTH", "RQTH - Carte de Stationnement", "stationement", "Travailleur Handicapé", "Travailleur handicapée".

pr_mesures_bis_10

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_mesures_bis_11

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 76.21 % missing observations.

pr_mesures_bis_12

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 76.87 % missing observations.

pr_mesures_bis_13

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 86.56 % missing observations.

pr_mesures_bis_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 91.85 % missing observations.

pr_pdt_6mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 97 (21.37 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

pr_prems_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 183 (40.31 %)
Number of unique values 5
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 999

pr_prems_cadre_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 438 (96.48 %)
Number of unique values 16
Mode “alternance”

  • Observed factor levels: "alternance", "artiste / directeur artistique", "bureau d’expert comptable, ensuite opératrice de s", "cabinet dentaire", "chantier et atelier", "Chez des particuliers en intérieur ou extérieur", "Dans une banque", "ETRANGER- CHEZ MES CLIENTS EN ENTREPRISES", "Fabrique de meubles(’avec pdts cellulosiques)", "garde d’enfant à mon domicile", "hopital", "Maison de retraite", "Moitié sur le terrain moitié dans les bureaux", "quincaillerie", "Travail à l’école et accompagnement jusqu’à la can", "Vente en téléphonie".

pr_prems_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 194 (42.73 %)
Number of unique values 8
Median 3
1st and 3rd quartiles 2; 3
Min. and max. 1; 999

pr_prems_contrat_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 440 (96.92 %)
Number of unique values 13
Mode “Apprentissage”

  • Observed factor levels: "Apprentissage", "CAE", "CAE (Contrat d’Accompagnement dans l’Emploi)", "Contrat avenir", "contrat doctoral", "Contrat emploi jeune (2002-2004)", "CUI", "fonctionnaire", "Fonctionnaire stagiaire", "Récrutement COTOREP (donc titularisable au terme de la 1ère année)", "remplacement salarié", "salariée à caractère discontinu rémunérée au cachet", "Service civique".

pr_prems_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 193 (42.51 %)
Number of unique values 5
Median 5
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

pr_prems_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 182 (40.09 %)
Number of unique values 255
Mode “assistante de direction”

  • Observed factor levels: "Accompagnante d’élève en situation de handicap", "Accompagnement en cantine scolaire", "Adjoint administratif", "ADJOINT ADMINISTRATIF", "Adjointe au conservateur du service historique de la marine à Cherbourg", "Agent administratif", "AGENT ADMINISTRATIF", "Agent commercial spécialisé SNCF", "agent d’assistance aéroportuaire", "agent d’exploitation", "Agent de maintenance", "agent de production", "Agent de service hospitalier", "Agent de service hospitalier de nuit en EHPAD", "Agent de tri à La Poste", "Agent de tri en bureautique", "agent hospitalier", "agent maitrise grande distribution", "AGENT PRODUCTION INDUSTRIE", "Aide assistante maternelle", "AIDE BIBLIOTHECAIRE", "Aide-éducateur en école maternelle publique.", "Aide-soignante en gériatrie", "Alternant Qualité Sécurité Environnement", "Ambulancier", "Analyste Marketing Stratégique", "analyste titrisation dans une banque d’investissement", "Animatrice socioculturelle", "Année de césure en tant qu’élève ingénieur", "apprenti comptable", "Apprenti dans un centre de gestion agréé", "Apprenti manager de rayon", "Apprentissage ingénieur d’etudes en biologie", "Apprentissage vendeuse", "Architecte", "artiste de cirque", "artiste musicienne", "Assistant", "assistant administratif", "assistant comptable", "ASSISTANT COMPTABLE", "Assistant d’Education", "Assistant d’éducation", "Assistant d’Education dans un Lycée", "assistant de conservateur", "Assistant de Paie", "Assistant Nouvelle Technologies", "assistant social du personnel", "Assistante administratif", "Assistante commerciale", "Assistante d’édition", "Assistante d’une agence de services à la personne", "assistante de direction", "ASSISTANTE DE DIRECTION", "Assistante de Direction au Conseil Régional", "assistante de gestion", "Assistante de Gestion", "Assistante maternelle agréée", "Assistante Ressources Humaines", "Assitante commerciale et comptable", "Assitante de direction dans le cadre du BTS", "Attaché commercial", "Auditeur financier", "Auto entrepreneur", "Auxiliaire de puériculture", "Auxiliaire de Vie Scolaire", "avocat", "AVS", "Bagagiste aéroport Orly", "Barmaid", "Caissière", "Caissière employée libre service chez Lidl", "Cartographe", "CHARGE COMMERCIAL", "chargé d’affaires", "chargé d’étude", "Chargé d’études environnement", "Chargé de clientèle", "Chargé de mission", "Chargé de recrutement", "chargée d’études géotechniques et risques naturels", "Chargée de communication", "chargée de mission", "Chargée de mission", "Chargée de missions sur un projet informatique", "Chargée de projets", "Chargée de webmarketing", "Chef de projet en informatique industrielle", "chercheur", "Chercheur-doctorant en France", "chirurgien dentiste", "COIFFEUSE", "Commercial", "COMMERCIAL", "Commercial dans une société fabricante de matériel pour l’analyse agroalimentaire", "Commercial-métreur", "comptable", "Comptable", "Conseil en gestion comptabilité des entreprises", "Conseiller clientèle banque", "Conseiller de vente bricolage technique", "Conseillère accueil dans le secteur bancaire", "Conseillère commerciale en assurance", "Conseillère de vente", "CONSEILLERE EN INSERTION", "Conseillere en insertion professionnelle", "Conseillère en séjour en office de tourisme", "Consolideur, comptabilité internationale", "Consultant informatique (développement)", "Consultant testing", "CONSULTANTE", "contractuel à l’inpection académique", "Contrat doctoral", "Contrôle qualité", "Contrôleur de gestion", "Contrôleur de Gestion", "Contrôleur de gestion industriel", "Contrôleur des impots", "contrôleuse congés spectacles", "coupeur de textile", "Docteur en pharmacie", "Doctorant salarié", "Doctorante", "educateur sportif", "Educateur sportif", "Electricien", "Électricien en bâtiment", "Electricité Industrielle", "Employé de commerce", "employe de rayon", "Employe libre service", "Employé polyvalent en restauration", "Employée à France Télécom", "Employée de bureau", "employer commercial", "en usine", "enseignant", "Enseignant", "ENSEIGNANT-CHERCHEUR", "enseignante", "Equipier Polyvalent chez Mac Donald’s", "esthéticienne", "Esthéticienne", "expert d’assurance", "externe en médecine", "Fleuriste", "Garde d?enfant", "Garde d’enfants", "Hôtesse d’accueil en salons VIP aéroport", "hotesse de caisse", "Hôtesse de caisse", "HÖTESSE DE CAISSE", "infirmiere", "Infirmiere", "Infirmière puis cadre de santé", "informaticien", "Ingenieur", "Ingénieur", "Ingénieur alternant", "Ingénieur commercial", "Ingénieur commerciale", "Ingenieur d essais dans l’industrie", "INgenieur d’étude", "Ingénieur de recherche contractuel au CNRS", "Ingénieur en bureau études structure bâtiment", "ingénieur en conception électronique", "Ingénieur en informatique", "Ingénieur étude et développement", "Ingénieur études", "Ingénieur informatique", "ingénieur procédés", "Ingénieur Radio", "Ingénieur télécom et informatique", "Ingénieur travaux publics dans une entreprise privée", "institutrice", "Job saisonnier ou replacements", "Juriste", "kinésithérapeute", "Logidticien", "Logisticien chez AIR France Industrie", "magasinier", "MAGASINIER", "Maîtresse de Maison de Retraite", "Manipulateur en électroradiologie", "manipulatrice en radiotherapie", "mecanicien automobile", "Mécanicien Tourneur Fraiseur", "Médiatrice culturelle", "militaire", "Monitrice auto-école", "monitrice educatrice", "monteur mecanicien", "monteur sur chaine automatisée", "Opérateur DT DICT", "opticien lunetier", "opticienne", "Orthophoniste", "Ouvrier paysagiste", "ouvriere pépiniériste", "patissiere", "Pharmacien", "Préparateur de commandes", "Preparatrice en pharmacie", "PROFESSEUR DES ECOLES", "professeur des écoles", "Professeur particulier", "professeure des écoles", "Prothesiste dentaire", "Réceptionniste dans un hôtel", "Réceptionniste de commande", "RESPONSABLE COMPTABLE DANS UN GRAND GROUPE DE BTP", "Responsable de Secteur", "Sage-femme", "secretaire", "secrétaire", "Secrétaire", "Secrétaire au plan départemental d insertion des travailleurs handicapés", "SECRETAIRE COMPTABLE", "Secrétaire comptable", "secrétaire dans un lycée public", "Secrétaire dans une écolé privée", "secrétaire de rédaction", "SECRETAIRE DOCUMENTALISTE DANS UN IFSI", "SECRETAIRE FONCTION PUBLIQUE (DDE)", "secrétaire gestionnaire de laboratoire au CNRS", "SECRETAIRE MEDICALE", "secrétaire médicale", "serveuse", "Serveuse", "Service civique 8 mois au centre impots", "surveillante en collège", "technicien", "Technicien d’installations climatiques", "technicien de laboratoire", "Technicien de maintenance audiovisuel", "Technicien de maintenance électronique grand public", "technicien en alternance", "Technicien Qualité", "technicienne de laboratoire", "Technicienne de laboratoires", "TECHNICIENNE METHODES", "TECHNICO-COMMERCIAL", "VACATAIRE ADMINISTRATIF A L’UNIVERSITE", "Vendeur", "Vendeur disque", "VENDEUR ELECTRODOMESTIQUE MULTIMEDIA", "Vendeur FNAC", "Vendeuse", "Vendeuse d’articles de sport dans un grand magasin de sport", "Vendeuse en BEP VENTE ACTION MARCHANDE MAROQUINERIE", "Vendeuse en pret à porter", "Vendeuse en prêt à porter", "Vendeuse en téléphonie contrat e alternance de 2 ans", "Voiture pilote convois exceptionnels", "Volontaire en service civique".

pr_prems_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 210 (46.26 %)
Number of unique values 9
Median 7
1st and 3rd quartiles 5; 9
Min. and max. 1; 9

pr_prems_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 183 (40.31 %)
Number of unique values 3
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 3

pr_prems_temps

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 184 (40.53 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_sap_an_prof

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 287 (63.22 %)
Number of unique values 26
Median 2013
1st and 3rd quartiles 2008.5; 2016
Min. and max. 1987; 2018

pr_sap_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 289 (63.66 %)
Number of unique values 5
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 999

pr_sap_cadre_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 5
Mode “Boutique”

  • Observed factor levels: "Boutique", "Client en intérieur ou extérieur", "En partie télétravail à domicile/ en partie au bureau", "hospitalier", "Sur un centre d’appel plus en contact direct avec la clientèle. Travail en équipe mais que par téléphone.".

pr_sap_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 295 (64.98 %)
Number of unique values 5
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 999

pr_sap_contrat_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 7
Mode “CAE”

  • Observed factor levels: "Bénéficiaire de l’obligation d’emploi", "CAE", "CUI (Contrat Unique d’Insertion)", "fonctionnaire", "Fonctionnaire", "fonctionnaire titulaire", "Fonctionnaire titulaire".

pr_sap_emploi

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 92 (20.26 %)
Number of unique values 9
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 6
Min. and max. 1; 999

pr_sap_emploi_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 427 (94.05 %)
Number of unique values 27
Mode “Arret de travail”

  • Observed factor levels: "Arret de travail", "Arrêt longue durée", "Arrêt maladie attentes de greffes", "ARRET MALADIE DEPUIS 04/2017", "Arrêt maladie longue durée", "Auteur (à la maison)", "CHEF D’ENTREPRISE", "citl", "Congé longue durée", "Congé longue maladie", "EMPLOYE A 75 % + PENSION INVALIDITE 1ERE CATEGORIE", "en apprentissage", "en arrêt maladie", "EN ATTENTE INVALIDITE", "En fin de service civique et recherche d’emploi", "en reconversion professionnelle", "Etat de santé incompatible avec un emploi", "je dirige ma propre société (SAS et auto-entrep)", "maladie professionelle", "Ne travaille pas sans recherche sans chomage", "Petits boulots, bénévolat, études d’art-thérapie", "Projet de création d?entreprise", "régisseur son intermittent du spectacle", "rétablissement après greffe, recherche projet", "sans emploi", "Sans emploi", "Service civique".

pr_sap_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 296 (65.2 %)
Number of unique values 5
Median 5
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

pr_sap_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 284 (62.56 %)
Number of unique values 163
Mode “Pharmacien”

  • Observed factor levels: "Accompagnant des Elèves en Situation de Handicap", "Accompagnante d’élève en situation de handicap", "Adjoint administratif", "Adjoint Administratif", "ADJOINT ADMINISTRATIF DE L’EDUCATION NATIONALE", "Agent administratif", "agent d’accueil aéroportuaire", "Aide administrative au domicile des personnes âgées", "Ambulancier", "analyste risque de crédit dans une banque", "Animateur jeunesse", "artiste / Directeur artistique", "assistant administratif", "Assistant administratif", "Assistante administratif", "Assistante administrative", "Assistante d’édition et infographiste", "assistante de direction", "Assistante sociale", "ATSEM", "Audioprothésiste", "Auditeur énergétique", "Auto entrepreneur dans la vente sur internet", "Auxiliaire de puériculture en maternité", "Baby-sitter", "Barman", "Cadre", "Cadre de management La Poste", "Cadre de santé", "chargé d’étude", "Chargé de clientèle", "Chargé de gestion commerciale", "Chargé de mission", "chargée d’études en ingénierie routière", "Chargée de Marketing Digital", "chargée de mission", "Chargée de mission", "Chargée de projets", "Chargée des publics", "chef d’entreprise", "Chef de projet en informatique de gestion", "Chef de Réception", "Chef de Secteur commerce bricolage", "chef de service", "chef de service études électroniques", "Cheffe du bureau de l’immobilier et du logement/ région Normandie de gendarmerie", "chercheur", "chirurgien dentiste", "Commercial sédentaire (en invalidité à 50%)", "comptable", "Comptable", "COMPTABLE ADMINISTRATEUR DES VENTES", "conducteur de train", "Conseil en gestion en comptabilité", "Conseiller de vente", "Conseiller en professionnalisation", "Conseillère clientèle", "Conseillère Clientèle", "Conseillere emploi", "CONSEILLERE EN INSERTION, FORMATRICE", "Consolideur, comptabilité internationale", "Consultant spécialisé art contemporain", "CONSULTANTE", "Contrôleur de gestion", "Contrôleur de gestion Industriel", "controleur de qualité et securite", "Contrôleur des impots", "cuisinière", "Développeur PHP", "Diététicienne", "DIRECTEUR GENERAL", "directrice adjointe en périscolaire", "directrice de crèche", "Docteur en PHARMACIE", "Doctorant", "DRH", "Educateur sportif", "éducatrice spécialisée", "Electricien", "employer de commerce", "Enseignant", "enseignant en activité adaptée", "ENSEIGNANT-CHERCHEUR", "enseignante", "Enseignante dans le premier degré", "fonctionnaire à temps non complet (17h30)", "Fonctionnaire secrétaire administrative", "fonctionnaire territorial", "Game Designer (Jeux vidéo)", "Gestionnaire Administratif", "Gestionnaire de flux industriel", "Gestionnaire de moyen", "gestionnaire de paie", "Gestionnaire des ressources humaines", "gestionnaire tarification", "Idem", "Infirmière", "informaticien", "ingénieur", "Ingénieur", "Ingenieur d essais dans l’industrie", "Ingénieur en bureau études structure bâtiment", "Ingénieur en informatique", "Ingénieur environnement", "Ingénieur étude et développement", "Ingénieur études", "Ingénieur Génie Industriel", "Ingénieur informatique", "Ingénieur Inserm", "Ingénieur Radio", "Ingenieur systeme", "Ingénieur télécom et informatique", "Ingenieur tri valo", "INSPECTEUR DES FINANCES", "Interne en médecine générale", "juriste", "Juriste secteur médico-social", "kinésithérapeute", "manager d’équipe de chefs de projet", "Manipulateur en électroradiologie", "manipulatrice en radiotherapie", "monitrice auto-école", "negociatrice immobilier", "Orthophoniste", "Ouvrier bâtiment", "Pharmacien", "photographe, directeur de la photographie", "professeur de maths au lycée", "PROFESSEUR DES ECOLES", "professeur des écoles", "Professeur des écoles sans spécialité", "Rédacteur juridique", "RESPONSABLE BUREAU D’ETUDE", "Responsable Commercial Bois", "Responsable comptable", "RESPONSABLE COMPTABLE", "Responsable d’ordonnancement", "Responsable de communication", "Responsable de mécénat", "Responsable marketing (sciences de la vie)", "RESPONSABLE RH", "Responsable Santé Sécurité au Travail", "Responsable Territorial", "Sage-femme", "secretaire", "SECRETAIRE", "Secrétaire Assistante/Commerciale", "Secrétaire d’établissement dans un IME", "secrétaire de rédaction", "Secrétaire-coordonnateur (gestionnaire d’association) en France", "support informatique Météo France", "TECHNICIEN ADMINISTRATIF", "Technicien atelier", "technicien de laboratoire", "technicien étude de prix électrique", "Technicien Hydrologue", "Technicien vidéo audiovisuel", "technicienne de laboratoire", "TECHNICIENNE METHODES", "TELE COMMERCIALE", "Toujours la même", "Vendeur", "Voiture pilote convois exceptionnels".

pr_sap_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 301 (66.3 %)
Number of unique values 9
Median 7
1st and 3rd quartiles 6; 9
Min. and max. 1; 9

pr_sap_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 282 (62.11 %)
Number of unique values 3
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 3

pr_sap_temps

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 287 (63.22 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 2

pr_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 15.64 % missing observations.

id_pr_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 3
Mode “id_01_pr_03”

  • Observed factor levels: "id_01", "id_01_pr_03", "pr_03".

pr_parc_prof

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 74 (16.3 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

pr_date_parc_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 191 (42.07 %)
Number of unique values 40
Mode “2010-06-30”

  • Observed factor levels: "1961-06-30", "1968-06-30", "1972-06-30", "1978-06-30", "1980-06-30", "1981-06-30", "1982-06-30", "1983-06-30", "1986-06-30", "1987-06-30", "1988-06-30", "1990-06-30", "1991-06-30", "1992-06-30", "1993-06-30", "1994-06-30", "1995-06-30", "1996-06-30", "1997-06-30", "1998-06-30", "1999-06-30", "2000-06-30", "2001-06-30", "2002-06-30", "2003-06-30", "2004-06-30", "2005-06-30", "2006-06-30", "2007-06-30", "2008-06-30", "2009-06-30", "2010-06-30", "2011-06-30", "2012-06-30", "2013-06-30", "2014-06-30", "2015-06-30", "2016-06-30", "2017-06-30", "2018-06-30".

pr_age_parc_prof

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 192 (42.29 %)
Number of unique values 20
Median 23
1st and 3rd quartiles 21; 25
Min. and max. 15; 37

pr_statut_emploi

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 3
Mode “Chômeurs et autres”

  • Observed factor levels: "Actifs occupés", "Chômeurs et autres", "Retraités".

pr_sap_csp_prof

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 279 (61.45 %)
Number of unique values 5
Median 4
1st and 3rd quartiles 3; 4
Min. and max. 2; 6

pr_int_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 331 (72.91 %)
Number of unique values 7
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 10

pr_int_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 331 (72.91 %)
Number of unique values 88
Mode “2018-12-27”

  • Observed factor levels: "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-04-12", "2017-05-03", "2017-05-04", "2017-05-08", "2017-05-09", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-15", "2017-05-18", "2017-05-19", "2017-05-24", "2017-06-02", "2017-06-13", "2017-06-15", "2017-06-20", "2017-06-24", "2017-06-27", "2017-06-28", "2017-06-29", "2017-07-01", "2017-07-05", "2017-07-18", "2017-07-22", "2017-07-24", "2017-07-25", "2017-09-11", "2017-09-21", "2017-09-25", "2017-09-27", "2017-10-29", "2017-11-20", "2017-11-21", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-11-30", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-19", "2017-12-27", "2017-12-28", "2018-01-02", "2018-01-23", "2018-02-01", "2018-02-08", "2018-02-25", "2018-03-09", "2018-05-03", "2018-11-22", "2018-11-24", "2018-11-30", "2018-12-02", "2018-12-03", "2018-12-05", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-17", "2018-12-24", "2018-12-25", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2018-12-30", "2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-05", "2019-01-06", "2019-01-10", "2019-01-14", "2019-01-15", "2019-01-17", "2019-01-18", "2019-01-19", "2019-01-27", "2019-02-01", "2019-02-14", "2019-02-18", "2019-02-26", "2019-03-11", "2019-03-30".

pr_int_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 72.91 % missing observations.

pr_int_interromp

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 72.91 % missing observations.

pr_int_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 331 (72.91 %)
Number of unique values 2
Mode “pr_03_int_03”

  • Observed factor levels: "int_03", "pr_03_int_03".

pr_int01_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 339 (74.67 %)
Number of unique values 26
Median 2011
1st and 3rd quartiles 2005.5; 2015
Min. and max. 1966; 2018

pr_int02_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 413 (90.97 %)
Number of unique values 17
Median 2012
1st and 3rd quartiles 2009; 2016
Min. and max. 1992; 2018

pr_int03_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 436 (96.04 %)
Number of unique values 13
Median 2013.5
1st and 3rd quartiles 2010.25; 2016.75
Min. and max. 1994; 2018

pr_int04_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 443 (97.58 %)
Number of unique values 9
Median 2014
1st and 3rd quartiles 2010.5; 2015.5
Min. and max. 1999; 2018

pr_int05_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 4
Median 2014
1st and 3rd quartiles 2013; 2015
Min. and max. 2011; 2016

pr_int06_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Median 2016
1st and 3rd quartiles 2015; 2017
Min. and max. 2014; 2018

pr_int07_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 2016
1st and 3rd quartiles 2015.5; 2016.5
Min. and max. 2015; 2017

pr_int08_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 2016.5
1st and 3rd quartiles 2016.25; 2016.75
Min. and max. 2016; 2017

pr_int09_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 2017.5
1st and 3rd quartiles 2017.25; 2017.75
Min. and max. 2017; 2018

pr_int10_an

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2018". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int01_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 341 (75.11 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 3; 9
Min. and max. 1; 12

pr_int02_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 414 (91.19 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 3.75; 9.25
Min. and max. 1; 12

pr_int03_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 10
Median 7
1st and 3rd quartiles 4; 10
Min. and max. 1; 12

pr_int04_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 444 (97.8 %)
Number of unique values 6
Median 7
1st and 3rd quartiles 5.25; 8
Min. and max. 2; 11

pr_int05_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 4
Median 10
1st and 3rd quartiles 3; 12
Min. and max. 1; 12

pr_int06_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Median 6
1st and 3rd quartiles 4.5; 8.5
Min. and max. 3; 11

pr_int07_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int08_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 5
1st and 3rd quartiles 4; 6
Min. and max. 3; 7

pr_int09_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int10_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 6.5
1st and 3rd quartiles 4.25; 8.75
Min. and max. 2; 11

pr_int01_reprise_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 363 (79.96 %)
Number of unique values 23
Median 2013
1st and 3rd quartiles 2008.5; 2015
Min. and max. 1992; 2018

pr_int02_reprise_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 424 (93.39 %)
Number of unique values 12
Median 2014
1st and 3rd quartiles 2010.25; 2016
Min. and max. 1992; 2018

pr_int03_reprise_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 439 (96.7 %)
Number of unique values 9
Median 2014
1st and 3rd quartiles 2011; 2015
Min. and max. 2002; 2017

pr_int04_reprise_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 445 (98.02 %)
Number of unique values 9
Median 2013
1st and 3rd quartiles 2010; 2015
Min. and max. 2000; 2018

pr_int05_reprise_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 3
Median 2014
1st and 3rd quartiles 2014; 2016
Min. and max. 2011; 2016

pr_int06_reprise_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 2015
1st and 3rd quartiles 2014.5; 2015.5
Min. and max. 2014; 2016

pr_int07_reprise_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 2016
1st and 3rd quartiles 2015.5; 2016.5
Min. and max. 2015; 2017

pr_int08_reprise_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 2016.5
1st and 3rd quartiles 2016.25; 2016.75
Min. and max. 2016; 2017

pr_int09_reprise_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 2017.5
1st and 3rd quartiles 2017.25; 2017.75
Min. and max. 2017; 2018

pr_int10_reprise_an

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2018". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int01_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 363 (79.96 %)
Number of unique values 12
Median 6
1st and 3rd quartiles 3; 9
Min. and max. 1; 12

pr_int02_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 424 (93.39 %)
Number of unique values 10
Median 5
1st and 3rd quartiles 2.25; 9
Min. and max. 1; 12

pr_int03_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 438 (96.48 %)
Number of unique values 8
Median 6.5
1st and 3rd quartiles 4.5; 9
Min. and max. 1; 11

pr_int04_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 6
Median 9
1st and 3rd quartiles 6.25; 9.5
Min. and max. 3; 12

pr_int05_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 450 (99.12 %)
Number of unique values 4
Median 6.5
1st and 3rd quartiles 2.5; 10.25
Min. and max. 1; 11

pr_int06_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 10
1st and 3rd quartiles 9; 11
Min. and max. 8; 12

pr_int07_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 5
1st and 3rd quartiles 3.5; 6.5
Min. and max. 2; 8

pr_int08_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 8
1st and 3rd quartiles 7.5; 8.5
Min. and max. 7; 9

pr_int09_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 5.5
1st and 3rd quartiles 3.75; 7.25
Min. and max. 2; 9

pr_int10_reprise_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 11.5
1st and 3rd quartiles 11.25; 11.75
Min. and max. 11; 12

pr_int01_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 337 (74.23 %)
Number of unique values 4
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 999

pr_int02_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 415 (91.41 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 999

pr_int03_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 999

pr_int04_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 97.58 % missing observations.

pr_int05_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.68 % missing observations.

pr_int06_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 500
Min. and max. 1; 999

pr_int07_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int08_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int09_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int10_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int01_cadre_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 6
Mode “cabinet dentaire mutualiste”

  • Observed factor levels: "cabinet dentaire mutualiste", "Chez la famille", "Garde d’enfant à mon domicile", "hopital", "la route", "Mi temps thérapeutique".

pr_int02_cadre_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Mode “hopital”

  • Observed factor levels: "hopital", "ITEP CENTRE POUR ENFANTS", "Mi temps thérapeutique".

pr_int03_cadre_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "hopital". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int04_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int05_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int06_cadre_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "mi temps". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int07_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 337 (74.23 %)
Number of unique values 7
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 999

pr_int02_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 415 (91.41 %)
Number of unique values 3
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 2; 999

pr_int03_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 2
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 2; 3

pr_int04_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 443 (97.58 %)
Number of unique values 4
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 2; 999

pr_int05_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 98.68 % missing observations.

pr_int06_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.34 % missing observations.

pr_int07_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int08_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int09_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int10_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int01_contrat_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 447 (98.46 %)
Number of unique values 5
Mode “fonctionnaire”

  • Observed factor levels: "CAE", "CAE (Contrat d’Accompagnement dans l’Emploi)", "Contrat d’avenir", "CUI-CAE (en CDD)", "fonctionnaire".

pr_int02_contrat_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "fonctionnaire". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int03_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int04_contrat_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "CAE (Contrat d’Accompagnement dans l’Emploi)". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int05_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int06_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int07_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 361 (79.52 %)
Number of unique values 7
Median 7
1st and 3rd quartiles 3; 7
Min. and max. 1; 7

pr_int02_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 423 (93.17 %)
Number of unique values 6
Median 7
1st and 3rd quartiles 4.5; 7
Min. and max. 1; 7

pr_int03_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 6
Median 3
1st and 3rd quartiles 1; 7
Min. and max. 1; 7

pr_int04_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 4
Median 2.5
1st and 3rd quartiles 1.75; 4
Min. and max. 1; 7

pr_int05_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 2
Median 7
1st and 3rd quartiles 7; 7
Min. and max. 1; 7

pr_int06_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 3
1st and 3rd quartiles 2; 4
Min. and max. 1; 5

pr_int07_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 4
1st and 3rd quartiles 2.5; 5.5
Min. and max. 1; 7

pr_int08_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 4
1st and 3rd quartiles 2.5; 5.5
Min. and max. 1; 7

pr_int09_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 4
1st and 3rd quartiles 2.5; 5.5
Min. and max. 1; 7

pr_int10_duree

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 4
1st and 3rd quartiles 2.5; 5.5
Min. and max. 1; 7

pr_int01_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 338 (74.45 %)
Number of unique values 5
Median 5
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int02_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 415 (91.41 %)
Number of unique values 5
Median 5
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int03_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 5
Median 5
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int04_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 443 (97.58 %)
Number of unique values 5
Median 4
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int05_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 3
Median 3.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int06_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Median 2
1st and 3rd quartiles 1.5; 3.5
Min. and max. 1; 5

pr_int07_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int08_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int09_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int10_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int01_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 336 (74.01 %)
Number of unique values 114
Mode “secrétaire”

  • Observed factor levels: "adjoins technique en crêche", "ADJOINT ADMINISTRATIF", "ADJOINT ADMINISTRATIF DE L’EDUCATION NATIONALE", "adjoint administratif en lycée", "Agent administratif", "AGENT ADMINISTRATIF", "Agent commercial spécialisé SNCF", "agent d’assistance aéroportuaire", "Agent de service hospitalier de nuit en EHPAD", "AGENT DES IMPOTS", "agent hospitalier", "agent maitrise grande distribution", "analyste risque de crédit dans une banque", "Assistant de conservateur", "assistant social du personnel", "Assistante administrative dans un lycée", "ASSISTANTE DE DIRECTION", "Assistante de Gestion", "assistante maternelle agréée", "assistante sociale", "Aucune", "Auditeur énergétique", "Auxiliaire de Vie Scolaire", "avocat", "AVS", "Cadre de santé", "Cadre RH", "caissière", "CHARGE COMMERCIAL", "CHARGE D’AFFAIRES", "chargé d’affaires", "Charge de clientèle", "Chargée de missions sur un projet informatique", "chauffeur routier", "chef de projet à l’international", "Chef de Réception", "Chercheur-doctorant en France", "chrirurgien dentiste en mutuelle", "Coiffeuse", "COIFFEUSE", "Commercial Sédentaire", "comptable", "Comptable", "conducteur de train", "Conseil en gestion en comptabilité", "Conseiller clientèle", "CONSEILLER EN GESTION DE PATRIMOINE", "Conseillère commerciale en assurance", "Consultant testing", "contrôle qualité", "Contrôleur de gestion", "Contrôleur de Gestion", "Contrôleur des impots", "Doctorant", "Educateur sportif", "éducatrice spécialisée", "Employé de commerce", "employer de commerce", "employer de libre service", "enseignante", "Etudiant", "externe en médecine", "fonctionnaire territorial", "Gestionnaire Administratif", "Gestionnaire financier", "Graphiste", "Infirmiere", "informaticien", "Ingénieur", "ingénieur commecial", "Ingenieur conseil", "Ingénieur d’études en biologie", "Ingénieur environnement", "Ingénieur informatique", "Ingénieur qualité", "Ingénieur télécom et informatique", "Inspecteur d’immeubles", "INTERIMAIRE pendant 13 ans", "Intervenant en garde d’enfants", "Journaliste", "Magasinier", "magasinier pièces de rechange auomobile", "Manipulateur en électroradiologie", "Médiatrice culturelle", "Opérateur DT DICT", "opticien lunetier", "opticienne", "ouvrier paysagiste", "ouvriere pepinieriste", "patisserie", "Preparatrice en pharmacie", "professeur des écoles", "professeure des écoles", "RESPONSABLE COMPTABLE", "Responsable d’ordonnancement", "Responsable distributeurs matériel de laboratoire", "Responsable Recherche et Développement", "Sage-femme", "secretaire", "secrétaire", "Secrétaire Assistante", "Secrétaire Commerciale", "Secrétaire comptable", "Secrétaire dans une école privée", "SECRETAIRE DOCUMENTALISTE EN IFSI", "Secrétaire fonctionnaire ministère de la défense", "secrétaire gestionnaire de laboratoire au CNRS", "serveuse", "Technicien électronique grand public", "Technicien Qualité", "technicienne de laboratoire", "Vendeur", "Vendeur disque", "Vendeur specialisé".

pr_int02_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 414 (91.19 %)
Number of unique values 40
Mode “adjoins technique en crêche”

  • Observed factor levels: "adjoins technique en crêche", "AGENT ADMINISTRATIF", "Agent CAF", "agent d’assistance aéroportuaire", "Aide à domicile", "assistant social du personnel", "Assistante administrative à la DDE", "Assistante de direction", "Auditeur énergétique", "Cadre de santé", "chargée de mission RH", "Chargée de projets", "chef de magasin", "Chercheur post-doctoral à l’Hôpital universitaire de Freiburg-im-Breisgau en Allemagne", "chrirurgien dentiste en mutelle", "COIFFEUSE", "Conseil en gestion en comptabilité", "CONSULTANTE", "Contrôle qualité", "Contrôleur des impots", "cuisinière", "Directrice d’exploitation transport", "Directrice de galerie d’art", "educatrice spécialisée", "enseignante", "Gestionnaire BDD", "Infirmiere", "Juriste dans le domaine de la formation professionnelle", "Préparateur de commandes chez grossiste médicamentaire", "Préparateur en pharmacie", "PRESIDENT", "professeure des écoles", "RESPONSABLE COMPTABLE", "Responsable de la communication", "secretaire", "Secrétaire administrative", "SECRETAIRE ADMINSITRATIVE INSTITUT REEDUCATION POUR ENFANT", "Secrétaire comptable", "Secrétaire fonctionnaire ministère de la défense", "technicienne de laboratoire".

pr_int03_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 436 (96.04 %)
Number of unique values 18
Mode “Assistante administrative dans une banque”

  • Observed factor levels: "Assistante administrative dans une banque", "chargée de mission RH", "chef de magasin", "Commercial", "contrôle qualité", "Controleur comptable", "Contrôleur des impots", "Employé libre service en grande surface", "enseignante", "Fonctionnaire Adjoint administratif", "Gestionnaire BDD", "Juriste secteur médico-social", "PRESIDENT", "RESPONSABLE COMPTABLE", "secretaire", "Secrétaire a la médecine du travail de l’UBO", "SECRETAIRE ADMINISTRATIVE SOCIETE NETTOYAGE INDUSTRIEL", "technicienne de laboratoire".

pr_int04_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 443 (97.58 %)
Number of unique values 11
Mode “Adjoint administratif à la Cavale Blanche”

  • Observed factor levels: "Adjoint administratif à la Cavale Blanche", "Assistante administrative dans une école primaire", "ASSITANTE DE DIRECTION INSTITUT REEDUCATION POUR ENFANTS", "billetterie aerienne informatisée", "Chargée de missions (gestion, informatique puis ressources humaines)", "Commercial -métreur", "contrôle qualité", "Contrôleur des impots", "Fontionnaire Secrétaire administrative", "RESPONSABLE COMPTABLE", "secretaire".

pr_int05_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 6
Mode “agent comptoir location voiture”

  • Observed factor levels: "agent comptoir location voiture", "Auditeur énergétique", "contrôle qualité", "Contrôleur des impots", "Fonctionnaire Secrétaire administrative", "secretaire".

pr_int06_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Mode “agent comptoir location voiture”

  • Observed factor levels: "agent comptoir location voiture", "Contrôleur des impots", "secretaire".

pr_int07_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “Contrôleur des impots”

  • Observed factor levels: "Contrôleur des impots", "secretaire".

pr_int08_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “Contrôleur des impots”

  • Observed factor levels: "Contrôleur des impots", "secretaire".

pr_int09_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “Contrôleur des impots”

  • Observed factor levels: "Contrôleur des impots", "secretaire".

pr_int10_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “Contrôleur des impots”

  • Observed factor levels: "Contrôleur des impots", "secretaire".

pr_int01_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 342 (75.33 %)
Number of unique values 8
Median 7
1st and 3rd quartiles 6; 9
Min. and max. 1; 9

pr_int02_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 416 (91.63 %)
Number of unique values 9
Median 7
1st and 3rd quartiles 6; 9
Min. and max. 1; 9

pr_int03_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 8
Median 7
1st and 3rd quartiles 4; 9
Min. and max. 2; 9

pr_int04_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 443 (97.58 %)
Number of unique values 4
Median 9
1st and 3rd quartiles 6.5; 9
Min. and max. 2; 9

pr_int05_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 5
Median 6
1st and 3rd quartiles 5.25; 6.75
Min. and max. 2; 9

pr_int06_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 2
Median 9
1st and 3rd quartiles 7.5; 9
Min. and max. 6; 9

pr_int07_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 7.5
1st and 3rd quartiles 6.75; 8.25
Min. and max. 6; 9

pr_int08_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 7.5
1st and 3rd quartiles 6.75; 8.25
Min. and max. 6; 9

pr_int09_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 7.5
1st and 3rd quartiles 6.75; 8.25
Min. and max. 6; 9

pr_int10_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 7.5
1st and 3rd quartiles 6.75; 8.25
Min. and max. 6; 9

pr_int01_raisons_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 97.36 % missing observations.

pr_int02_raisons_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.34 % missing observations.

pr_int03_raisons_1

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int04_raisons_1

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int05_raisons_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int06_raisons_1

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int07_raisons_1

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_raisons_1

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_raisons_1

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_raisons_1

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_raisons_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.12 % missing observations.

pr_int02_raisons_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int03_raisons_2

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int04_raisons_2

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int05_raisons_2

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int06_raisons_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int07_raisons_2

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_raisons_2

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_raisons_2

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_raisons_2

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_raisons_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.68 % missing observations.

pr_int02_raisons_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int03_raisons_3

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int04_raisons_3

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int05_raisons_3

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int06_raisons_3

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int07_raisons_3

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_raisons_3

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_raisons_3

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_raisons_3

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_raisons_4

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.92 % missing observations.

pr_int02_raisons_4

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.9 % missing observations.

pr_int03_raisons_4

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.9 % missing observations.

pr_int04_raisons_4

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.12 % missing observations.

pr_int05_raisons_4

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int06_raisons_4

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int07_raisons_4

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_raisons_4

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_raisons_4

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_raisons_4

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_raisons_5

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.12 % missing observations.

pr_int02_raisons_5

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int03_raisons_5

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int04_raisons_5

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int05_raisons_5

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int06_raisons_5

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int07_raisons_5

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_raisons_5

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_raisons_5

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_raisons_5

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 88.77 % missing observations.

pr_int02_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 95.37 % missing observations.

pr_int03_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.68 % missing observations.

pr_int04_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.34 % missing observations.

pr_int05_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int06_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int07_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int08_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int09_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int10_raisons_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int01_raisons_7

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.12 % missing observations.

pr_int02_raisons_7

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.12 % missing observations.

pr_int03_raisons_7

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int04_raisons_7

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int05_raisons_7

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int06_raisons_7

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int07_raisons_7

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_raisons_7

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_raisons_7

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_raisons_7

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 90.31 % missing observations.

pr_int02_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.92 % missing observations.

pr_int03_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.24 % missing observations.

pr_int04_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.9 % missing observations.

pr_int05_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.34 % missing observations.

pr_int06_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int07_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int08_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int09_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int10_raisons_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int01_raisons_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 410 (90.31 %)
Number of unique values 39
Mode “accident de travail”

  • Observed factor levels: "1 ere grossesse arret de 9 mois au total", "accident de travail", "arrêt liée à une grossesse", "arret maladie pour sur-infection", "Asthénie, crise d’angoisse", "au moment du diagnostic de la muco", "Bilan pré greffe", "Burn out + infection + dépression", "Burnout", "Congés maternité puis parental", "cure antibiotique", "Cure antibiotiques par intraveineuse", "Décès familiale", "dégradation de l’état de santé", "DEMENGAMENT", "En attente de greffe pulmonaire", "État critique nécessitant une greffe", "exacerbation de la maladie pendant ma grossesse", "FIN DE CONTRAT POUR CAUSE DE FATIGUE LIE A LA MUCOVISCIDOSE", "greffe pulmonaire", "Greffe pulmonaire", "grossesse", "Grossesse", "Grossesse + post grossesse", "harcèlement moral", "harcèlement moral dépression", "Hospitalisation", "Inscription sur liste d’attente pour greffe pulmonaire", "LONGUE CURE IV EPROUVANTE", "Maladie", "Occlusion intestinale", "Pancréatite - hospitalisation d’1 semaine", "perfusions d’antibiotiques prévues pour 3 mois", "Reprise d’études", "reprise d’études par correspondance psychologie", "Reprise des études (bac +3)", "rupture conventionnelle", "Rupture conventionnelle", "rupture conventionnelle + exacerbation liée à la maladie".

pr_int02_raisons_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 440 (96.92 %)
Number of unique values 14
Mode “2 eme grossesse”

  • Observed factor levels: "2 eme grossesse", "arret maladie pour sur-infection", "cure antibiotique", "dégradation de la fonction respiratoire puis occlusion intestinale", "Dépression rédactionnelle consecutive à une problématique professionnelle. Reconnaissance de maladie professionnelle", "GROSSESSE", "Grossesse pathologique", "inapte au poste", "maladie", "MISE SOUS ORKAMBIE", "Opération sinus", "Passage en licence 3 par alternance", "Rupture conventionnelle de CDD (suite à une phase dépressive )", "syndrôme grippal".

pr_int03_raisons_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 8
Mode “Arrêt maladie de plus d?un mois opération sinus, occlusion…..”

  • Observed factor levels: "Arrêt maladie de plus d?un mois opération sinus, occlusion…..", "arret maladie pour sur-infection", "Changement d’entreprise", "cure antibiotique", "inaptitude medecine du travail", "Maladie", "RUPTURE CONVENTIONNELLE", "surinfection, dispnée".

pr_int04_raisons_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 5
Mode “cure antibiotique”

  • Observed factor levels: "cure antibiotique", "Grossesse", "Maladie", "Nouvelle opportunité professionnelle", "Opération sinus".

pr_int05_raisons_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Mode “cure antibiotique”

  • Observed factor levels: "cure antibiotique", "Maladie", "Opération".

pr_int06_raisons_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "cure antibiotique". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int07_raisons_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "cure antibiotique". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int08_raisons_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "cure antibiotique". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int09_raisons_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "cure antibiotique". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int10_raisons_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "cure antibiotique". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int01_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 335 (73.79 %)
Number of unique values 2
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 3

pr_int02_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 413 (90.97 %)
Number of unique values 3
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 3

pr_int03_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 2
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 2; 3

pr_int04_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 97.58 % missing observations.

pr_int05_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 98.68 % missing observations.

pr_int06_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.34 % missing observations.

pr_int07_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int08_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int09_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int10_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int01_non_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 441 (97.14 %)
Number of unique values 3
Median 3
1st and 3rd quartiles 2; 3
Min. and max. 1; 3

pr_int02_non_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 447 (98.46 %)
Number of unique values 3
Median 3
1st and 3rd quartiles 2; 3
Min. and max. 1; 3

pr_int03_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int04_non_repr

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 2
1st and 3rd quartiles 1.5; 2.5
Min. and max. 1; 3

pr_int05_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int06_non_repr

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int07_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_non_repr

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_reprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 331 (72.91 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

pr_int02_reprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 412 (90.75 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

pr_int03_reprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 436 (96.04 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

pr_int04_reprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 443 (97.58 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

pr_int05_reprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

pr_int06_reprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 0.5; 1
Min. and max. 0; 1

pr_int07_reprise

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int08_reprise

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int09_reprise

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int10_reprise

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int01_reprise_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 365 (80.4 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 999

pr_int02_reprise_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 999

pr_int03_reprise_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 999

pr_int04_reprise_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.02 % missing observations.

pr_int05_reprise_cadre

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 999
Min. and max. 1; 999

pr_int06_reprise_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int07_reprise_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int08_reprise_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int09_reprise_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int10_reprise_cadre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int01_reprise_cadre_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 450 (99.12 %)
Number of unique values 4
Mode “foyer pour handicapés puis centre pour enfants”

  • Observed factor levels: "foyer pour handicapés puis centre pour enfants", "hopital", "la route", "Mi temps thérapeutique".

pr_int02_reprise_cadre_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “hopital”

  • Observed factor levels: "hopital", "Mi temps thérapeutique".

pr_int03_reprise_cadre_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "hopital". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int04_reprise_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int05_reprise_cadre_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “Mi temps ammenagé / invalidité cat 1”

  • Observed factor levels: "Mi temps ammenagé / invalidité cat 1", "Mi temps thérapeutique".

pr_int06_reprise_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int07_reprise_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_reprise_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_reprise_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_reprise_cadre_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_reprise_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 361 (79.52 %)
Number of unique values 6
Median 3
1st and 3rd quartiles 2; 3
Min. and max. 1; 999

pr_int02_reprise_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 4
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 2; 999

pr_int03_reprise_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 4
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 999

pr_int04_reprise_contrat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 445 (98.02 %)
Number of unique values 2
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 3; 999

pr_int05_reprise_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 98.9 % missing observations.

pr_int06_reprise_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int07_reprise_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int08_reprise_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int09_reprise_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int10_reprise_contrat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int01_reprise_contrat_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 2
Mode “fonctionnaire”

  • Observed factor levels: "CUI-CAE (en CDD)", "fonctionnaire".

pr_int02_reprise_contrat_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "fonctionnaire". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int03_reprise_contrat_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "CAE (Contrat d’Accompagnement dans l’Emploi)". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int04_reprise_contrat_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "CUI (Contrat Unique d’Insertion)". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int05_reprise_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int06_reprise_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int07_reprise_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int08_reprise_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int09_reprise_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int10_reprise_contrat_autre

  • The variable only takes one value: "NA".

pr_int01_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 362 (79.74 %)
Number of unique values 5
Median 5
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int02_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 5
Median 5
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int03_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 5
Median 4
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int04_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 4
Median 2.5
1st and 3rd quartiles 1.75; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int05_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 3
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 5
Min. and max. 1; 5

pr_int06_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int07_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int08_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int09_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int10_reprise_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 1.5
1st and 3rd quartiles 1.25; 1.75
Min. and max. 1; 2

pr_int01_reprise_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 6
Mode “Assistante administrative à la DDE”

  • Observed factor levels: "Assistante administrative à la DDE", "Auditeur énergétique", "Chercheur post-doctoral à l’Hôpital universitaire de Freiburg-im-Breisgau en Allemagne", "patisserie", "professeure des écoles", "reprise au même poste".

pr_int02_reprise_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 29
Mode “agent d’assistance aéroportuaire”

  • Observed factor levels: "agent d’assistance aéroportuaire", "assistant social du personnel", "Assistante administrative dans une banque", "ASSISTANTE ADMINISTRATIVE SOCIETE NETTOYAGE INDUSTRIEL", "Auditeur énergétique", "Barman", "CHARGE CONTENTIEUX LOCATIF", "chargée de mission RH", "Chargée de projets", "Chargée de relations publiques pour un salon", "chef de magasin", "Conseil en gestion en comptabilité", "CONSULTANTE", "contrôle qualité", "Controleur Comptable", "Contrôleur des impots", "cuisisnière", "Employer libre service de grande surface", "enseignante", "Gestionnaire BDD", "Juriste secteur médico-social", "PRESIDENT", "RESPONSABLE COMPTABLE", "Responsable de mécénat", "RESPONSABLE RH", "secretaire", "Secrétaire", "Secrétaire administrative", "technicienne de laboratoire".

pr_int03_reprise_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 438 (96.48 %)
Number of unique values 15
Mode “Adjoint administratif”

  • Observed factor levels: "Adjoint administratif", "agent de voyages", "Assistante administrative dans une école primaire", "ASSISTANTE DE DIRECTION INSTITUT REEDUCATION ENFANT", "Chargée de missions (gestion, informatique puis ressources humaines)", "Comptable", "contrôle qualité", "Contrôleur des impots", "DIRECTEUR GENERAL", "enseignante", "Gestionnaire BDD", "RESPONSABLE COMPTABLE", "secretaire", "Technicien Hydrologue", "technicienne de laboratoire".

pr_int04_reprise_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 445 (98.02 %)
Number of unique values 9
Mode “agent location voitures”

  • Observed factor levels: "agent location voitures", "Commercial métreur", "contrôle qualité", "Contrôleur des impots", "Juriste secteur médico-social", "RESPONSABLE COMPTABLE", "secretaire", "Secrétaire administrative", "Secrétaire d’établissement dans un IME".

pr_int05_reprise_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 5
Mode “agent comptoir location voiture”

  • Observed factor levels: "agent comptoir location voiture", "Auditeur énergétique", "Contrôleur des impots", "Fonctionnaire secrétaire administrative", "secretaire".

pr_int06_reprise_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “Contrôleur des impots”

  • Observed factor levels: "Contrôleur des impots", "secretaire".

pr_int07_reprise_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “Contrôleur des impots”

  • Observed factor levels: "Contrôleur des impots", "secretaire".

pr_int08_reprise_prof

  • The variable only takes one (non-missing) value: "secretaire". The variable contains 99.78 % missing observations.

pr_int09_reprise_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “Contrôleur des impots”

  • Observed factor levels: "Contrôleur des impots", "secretaire".

pr_int10_reprise_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Mode “Contrôleur des impots”

  • Observed factor levels: "Contrôleur des impots", "secretaire".

pr_int01_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 364 (80.18 %)
Number of unique values 9
Median 7
1st and 3rd quartiles 5; 9
Min. and max. 1; 9

pr_int02_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 8
Median 7
1st and 3rd quartiles 5; 9
Min. and max. 2; 9

pr_int03_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 8
Median 8
1st and 3rd quartiles 5; 9
Min. and max. 2; 9

pr_int04_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 445 (98.02 %)
Number of unique values 4
Median 9
1st and 3rd quartiles 7; 9
Min. and max. 2; 9

pr_int05_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 4
Median 6
1st and 3rd quartiles 6; 7
Min. and max. 5; 9

pr_int06_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 7.5
1st and 3rd quartiles 6.75; 8.25
Min. and max. 6; 9

pr_int07_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 7.5
1st and 3rd quartiles 6.75; 8.25
Min. and max. 6; 9

pr_int08_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 7.5
1st and 3rd quartiles 6.75; 8.25
Min. and max. 6; 9

pr_int09_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 7.5
1st and 3rd quartiles 6.75; 8.25
Min. and max. 6; 9

pr_int10_reprise_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 7.5
1st and 3rd quartiles 6.75; 8.25
Min. and max. 6; 9

pr_int01_reprise_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 355 (78.19 %)
Number of unique values 3
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 3

pr_int02_reprise_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 424 (93.39 %)
Number of unique values 3
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 3

pr_int03_reprise_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 2
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 2; 3

pr_int04_reprise_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 98.02 % missing observations.

pr_int05_reprise_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 98.9 % missing observations.

pr_int06_reprise_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int07_reprise_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int08_reprise_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int09_reprise_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int10_reprise_statut

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.56 % missing observations.

pr_int01_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 361 (79.52 %)
Number of unique values 7
Median 106.54
1st and 3rd quartiles 53.27; 106.54
Min. and max. 30.44; 106.54

pr_int02_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 423 (93.17 %)
Number of unique values 6
Median 106.54
1st and 3rd quartiles 76.1; 106.54
Min. and max. 30.44; 106.54

pr_int03_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 437 (96.26 %)
Number of unique values 6
Median 53.27
1st and 3rd quartiles 30.44; 106.54
Min. and max. 30.44; 106.54

pr_int04_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 4
Median 45.66
1st and 3rd quartiles 36.15; 66.59
Min. and max. 30.44; 106.54

pr_int05_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 2
Median 106.54
1st and 3rd quartiles 106.54; 106.54
Min. and max. 30.44; 106.54

pr_int06_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 57.07
1st and 3rd quartiles 43.76; 70.39
Min. and max. 30.44; 83.71

pr_int07_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 68.49
1st and 3rd quartiles 49.47; 87.52
Min. and max. 30.44; 106.54

pr_int08_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 68.49
1st and 3rd quartiles 49.47; 87.52
Min. and max. 30.44; 106.54

pr_int09_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 68.49
1st and 3rd quartiles 49.47; 87.52
Min. and max. 30.44; 106.54

pr_int10_duree_j

Feature Result
Variable type numeric
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 68.49
1st and 3rd quartiles 49.47; 87.52
Min. and max. 30.44; 106.54

fa_commentaires

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 401 (88.33 %)
Number of unique values 51
Mode “RAS”

  • Observed factor levels: "Actuellement en processus de FIV pour le projet bébé….après 6 inséminations négatives…Le tout depuis 4 ans… Un long parcours ou il faut jongler entre les protocoles PMA et les aléas de la muco dont l’état peut varier en 1 semaine.", "Au décours du suivi classique de ma grossesse, nous avons appris que notre enfant avait la trisomie 21. Nous avons procédé à une interruption de grossesse pour raison médicale f?tale à 15 semaines de grossesse.", "au vue de l’énorme difficulté à adopter avec le mot mucoviscidose dans un dossier de candidature à l’adoption, il me parait vraiment indispensable de ne pas arreter l’enquete à avez vous adopté si oui combien d’enfants et quand . Les patients atteints de mucoviscidose ont besoin de beaucoup plus de données nationales pour argumenter une demande d’agrement d’adoption. C ’est decevant.", "Aucun", "Beaucoup de patients vivent en couple, mais non officiellement, avec un foyer séparé pour ne pas perdre l’AAH. Car si votre conjoint(e) a des revenus net supérieurs à 1500 euros, vous perdez progressivement votre AHH voir totalement si ce revenu atteint 2000 euros environ. Et les patients ne veulent pas devenir dépendants financièrement de leur conjoint s’ils ne peuvent pas travailler. La vie de couple sous le même foyer fiscal est envisageable si le conjoint malade est en situation d’occuper un emploi à temps complet.", "Célibataire à ce jour mais mariée en Septembre 2017", "Concernant le 1er couple renseigné, l’union avec AU a débuté en 2007 mais nous nous sommes mariés en Septembre 2013. Puis nous nous sommes séparés 1 an après et engageons à l’heure actuelle une procédure de divorce. Il est peut-être intéressant de noter que AU et moi n’avons pas eu d’enfants mais avons entrepris de multiples tentatives de FIV qui sont restées infructueuses et se sont donc soldées par un échec. Je suis actuellement en couple avec AL , la conjointe du 2nd couple renseigné.", "date de l’union des parents et leur niveau d’étude non pertinente.", "Difficile de se mettre dans une case… Je vis dans une maison mitoyenne à celle de mes parents, qui leur appartient. Ils me logent gratuitement et m’aident pour les courses alimentaires.", "Dommage que concernant les frères et s?urs vous ne demandez pas si ils sont porteurs saints", "enfant à naître en juin 2018", "Etant Etudiante, je gagne peu.", "Frère atteint de muco décédé dans un accident de voiture Deux grossesses entre mon frère et moi interrompue pour raison médicales", "FRERE PORTEUR SAIN MUCOVISCIDOSE DEMI SOEUR NON PORTEUSE DU GENE", "greffé pulmonaire en 2004", "il y a un souci : mon fils n’est pas noté dans la fiche enfants", "Impossible pour moi de renseigner la rubrique enfants malgré mes saisies réitérées.Il y a un défaut pour cette partie alors que je n’ai pas eu d’autre problème avec le reste du questionnaire. Mon navigateur est Firefox. Voici les informations concernant mes 2 enfants nés avec IAD qui n’ont pas fait l’objet de diagnostic muco car ma maladie n’était pas identifiée comme une mucoviscidose à leur naissance: Ro né en 01/1988, pas de muco Em née en 05/90, pas de muco", "j ai 11 freres et soeurs des meme parents dont l’ainee et decedee et aussi j ai 4 autre demi.", "J’ai été dépistée à l’âge de 15 ans c’est pour cela qu’il n’y a eu aucun dépistage prénatal pour ma soeur.", "J’ai eu des jumelles par PMA qui sont nées en 2008. Il n’y a pas eu de tests dépistage de la muco sur elle car leur mère n’était pas porteuse du gène de la muco.", "J’ai une s?ur et un frère qui n’ont pas la mucoviscidose. Ma mère a été enceinte en 2004, le bébé était porteur de la maladie, ils ont fait une intervention médicale de grossesse, c’est pour cela qu’il n’y a pas de prénom dans l’enquête.", "Je ne suis pas sûr concernant les demi-frères et soeurs. Mon père ayant été extrêmement volage durant une longue partie de sa vie et a ma connaissance.", "Je suis actuellement en procédure d’adoption. La mucoviscidose fait très peur aux organismes d’adoption. Il sera très compliqué pour moi d’espérer avoir un jour un enfant", "je trouve ce questionnaire très intrusif. A quoi cela sert il de connaitre la date d’union de mes parents?", "Je vais me marier en mai 2018", "la mucoviscidose n’est pas la raison principale du divorce de mes parents mais y prend part quand même.", "Le diagnostic me concernant étant récent, nous avons lancé des examens sur ma petite soeur biologique mais ne savons pas encore précisément si elle est atteinte, ou non, de la mucoviscidose.", "Le questionnaire est rempli.", "Ma maman a été forcée d’avorter un an après ma naissance car les médecins lui ont dit que c’était inconscient d’avoir un 2ème enfant étant donné qu’ils ne savaient pas ce que j’allais devenir. Pour ma part parcours PMA depuis 2016. 1ere fiv en janvier 2017 échoué. 2ème en juin 2017: grossesse non menée a terme car fausse couche.", "ma mère a eu une ITG en 2005 suite au dépistage anténatal mucoviscidose", "Ma mucoviscidose a été détectée à ma naissance, à cause de problèmes digestifs. A cette époque, la maladie était un OVNI. Et les médecins n’ont pas ménagé mes parents et leur ont dépeint un tableau assez noir de mon avenir, avec une espérance de vie ne dépassant pas les 20 ans. Ca a été un sacré choc. Pour le reste de la famille (grands-parents/ oncles et tantes), c’était plutôt l’incompréhension. Encore aujourd’hui, certains ne comprennent toujours pas la maladie et l’impact qu’elle a au quotidien. Notre déménagement, pour un climat en altitude plus favorable, nous a éloignés malgré le peu de kilomètres qui nous séparaient. Lors de la grossesse de ma mère pour mon petit frère, la muco a été détectée avant sa naissance. Mais au vu de mon état de santé encourageant (et de par leur idéologie), ils ont tenu à le garder. Nous avons la même mutation, qui nous préserve assez et nous permet de vivre normalement. Nous avons été élevés comme nos aînés, à la différence qu’il fallait être plus vigilant et attentif concernant la médication, la kiné, les activités sportives obligatoires, et les risques & périodes de surinfection… Ils ont parfois ont eu la sensation (très jeunes) que l’on soit favorisés. Mais nous avons, comme toutes les fratries, eu nos lots de frustrations, de disputes, de moments de complicité, de joie… Forcément, le fait que mon petit frère soit malade a renforcé d’autant plus notre complicité. Mais les plus grands ne se sont jamais sentis à l’écart pour autant. Ils étaient nos modèles. J’ai aussi eu la sensation que mon frère et moi avons été plus calmes et moins dans les expérimentations douteuses d’adolescent. Par exemple, fumer était juste inconcevable pour nous. Alors que les aînés ne se sentent pas gênés ou coupables d’avoir cette addiction aujourd’hui… La maladie ne nous a jamais définis en tant que personnes. Elle fait partie de nous mais n’a jamais été abordée et vécue comme notre identité. Que ce soit de la part de mes parents ou dans ce que l’on renvoie. Il état important que l’on soit traités de la même manière que les autres, cela nous rend plus forts l’un et l’autre aujourd’hui. Nous arrivons à garder ce détachement vis-à-vis de notre maladie et avons la chance de pouvoir la vivre sans trop de contraintes. Du coup, le sujet de la muco est rarement abordé entre nous, ce qui peut s’avérer dommage pour certains sujets comme le fait de fonder une famille à notre tour, qui est vécu et réalisable différemment pour l’un est l’autre. Ce sujet est sensible et impose aussi la prise en compte d’un(e) conjoint(e) qui n’a pas forcément le même rapport que nous à la maladie…! On rentre dans une intimité qui reste pour l’instant compliquée à aborder entre nous.", "Ma s?ur Flora était ma vrai s?ur jumelle.", "MA SOEUR ET MOI AVONS UNE DYSKINESIE CILIAIRE PRIMITIVE", "mon frere aine est porteur du gene pas le second", "mon frère aîné né en 1930 a, sa fille aînée née en 1958 atteinte de la mucoviscidose pas les 3 autres enfants! Difficile d’être crédible avec cette maladie, à mon âge (74 ans)!! et pourtant elle m’a bien handicapée dans mon enfance avec les désordres intestinaux !!", "MON FRERE CADET WILLIAM EST DEPISTER DE NAISSANCE POUR LA MUCO ET RESPIRE SOUS TENTE A OXYGENE,A L EPOQUE ON LUI DONNAIS 13 ANS DE VIE,IL A 47 ANS AUJOURD HUI,JE DECOUVRE MA MUCO A 47 ANS,J EN EST 50,NOUS AURIONS UNE FORME DITE MODERER SANS ATTEINTE PULMONAIRE JUSQU A PRESENT. NOUS AVONS TOUT 2 EUT PROBLEMES PANCREATITE AIGU,DES PROBLEME ORL TOUT 2 DANS L ENFANCE,LUI MAL AUX OREILLES,MOI AVEC POLYPES ET SINUSITE CHRONIQUE QUI PERDURE JUSQU A AUJOURD HUI.", "mon frère est décédé d’un accident de montagne et non à cause de la muco (il faudrait pouvoir cocher dans la fiche frère/soeur) Pour les enfants je suis un traitement PMA pour des FIV depuis octobre 2013 (sans succès actuellement). Je n’ai pas de pb pulmonaires mais j’ai un traitement pour le pancréas", "Mon frère est porteur sain Mon mari est porteur sain J’ai subi une ITG pour ma 1ère grossesse en 1987 Ma fille née en 1988 est porteuse saine", "Ne me souviens pas de l’année de mariage de mes parents", "Nous avons eu 2 enfants - une fille adoptée - 1 fille par insémination avec donneur (par l’intermédiaire du CECOS)", "on parle des frères et soeurs décédés, mais on ne parle pas des avortements qui n’ont jamais donné naissance à des frères et soeurs, suite à un dépistage néo-natal de mucoviscidose qui s’est avéré positif", "Pas de commentaires", "Pas de dépistage muco sur ma fille car ma femme n’étais pas porteuse du gène.", "pas de dépistage mucoviscidose pour les frères/soeurs", "Pas de diagnostic anté-natal de ma fille mais mon mari n’est pas porteur", "pas de diagnostic de la muco avant la naissance de mes enfants mais un test genetique a été fait à leur pere pour évaluer le risque de mettre un enfant muco au monde.", "Peu de renseignements sur mes demi-soeurs que j’ai très peu connu.", "RAS", "Sans objet", "Trop fastidieux de remplir toutes les interruptions professionnelles pour raisons médicales qui ont été très nombreuses. Je n’ai rempli qu’une seule ligne mais elles étaient plutôt au nombre de 3/an avec un minimum de 15jrs", "UN SEULE ENFANT A CAUSE DE LA MALADIE".

fa_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 81 (17.84 %)
Number of unique values 188
Mode “2017-11-23”

  • Observed factor levels: "2017-04-01", "2017-04-07", "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-04-12", "2017-04-13", "2017-04-19", "2017-04-20", "2017-04-22", "2017-04-25", "2017-04-26", "2017-04-27", "2017-04-28", "2017-05-03", "2017-05-04", "2017-05-06", "2017-05-07", "2017-05-08", "2017-05-09", "2017-05-10", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-15", "2017-05-16", "2017-05-17", "2017-05-18", "2017-05-19", "2017-05-20", "2017-05-22", "2017-06-01", "2017-06-02", "2017-06-13", "2017-06-15", "2017-06-19", "2017-06-20", "2017-06-21", "2017-06-22", "2017-06-23", "2017-06-24", "2017-06-27", "2017-06-28", "2017-06-29", "2017-06-30", "2017-07-01", "2017-07-02", "2017-07-04", "2017-07-05", "2017-07-06", "2017-07-07", "2017-07-11", "2017-07-12", "2017-07-18", "2017-07-20", "2017-07-22", "2017-07-24", "2017-07-25", "2017-07-27", "2017-08-01", "2017-08-03", "2017-08-08", "2017-08-10", "2017-08-17", "2017-08-20", "2017-08-30", "2017-09-02", "2017-09-06", "2017-09-07", "2017-09-20", "2017-09-21", "2017-09-25", "2017-09-27", "2017-10-26", "2017-10-29", "2017-11-02", "2017-11-13", "2017-11-18", "2017-11-20", "2017-11-21", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-11-27", "2017-11-28", "2017-11-30", "2017-12-04", "2017-12-07", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-13", "2017-12-15", "2017-12-19", "2017-12-21", "2017-12-22", "2017-12-27", "2017-12-28", "2018-01-02", "2018-01-04", "2018-01-14", "2018-01-23", "2018-01-27", "2018-01-30", "2018-01-31", "2018-02-01", "2018-02-04", "2018-02-08", "2018-02-11", "2018-02-12", "2018-02-14", "2018-02-16", "2018-02-20", "2018-02-25", "2018-02-26", "2018-03-09", "2018-03-11", "2018-03-12", "2018-03-28", "2018-04-16", "2018-04-29", "2018-05-03", "2018-05-04", "2018-05-13", "2018-05-16", "2018-05-31", "2018-06-26", "2018-07-26", "2018-07-30", "2018-08-09", "2018-09-04", "2018-09-06", "2018-09-11", "2018-11-22", "2018-11-23", "2018-11-24", "2018-11-26", "2018-11-27", "2018-11-28", "2018-11-30", "2018-12-02", "2018-12-03", "2018-12-04", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-16", "2018-12-17", "2018-12-20", "2018-12-21", "2018-12-24", "2018-12-25", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2018-12-30", "2018-12-31", "2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-05", "2019-01-06", "2019-01-07", "2019-01-08", "2019-01-09", "2019-01-10", "2019-01-13", "2019-01-14", "2019-01-15", "2019-01-17", "2019-01-18", "2019-01-19", "2019-01-21", "2019-01-22", "2019-01-23", "2019-01-25", "2019-01-27", "2019-01-29", "2019-01-30", "2019-02-01", "2019-02-14", "2019-02-17", "2019-02-18", "2019-02-26", "2019-02-27", "2019-03-30".

fa_fo_conjt_prof

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 326 (71.81 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

fa_fo_conjt_ress

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 326 (71.81 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 88

fa_fo_membres_prof

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_fo_membres_ress

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_fo_mere_prof

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

fa_fo_parent_prof

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 434 (95.59 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

fa_fo_parent_ress

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 434 (95.59 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 88

fa_fo_pere_prof

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 424 (93.39 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

fa_fo_revenus

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 180 (39.65 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 2

fa_fo_revenus_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 407 (89.65 %)
Number of unique values 13
Median 9
1st and 3rd quartiles 7; 11
Min. and max. 1; 88

fa_fo_revenus_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 228 (50.22 %)
Number of unique values 14
Median 7
1st and 3rd quartiles 4; 9
Min. and max. 1; 99

fa_fo_vie

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 217 (47.8 %)
Number of unique values 7
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 999

fa_fo_vie_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 8
Mode “AVEC MA MERE ET MON BEAU PERE ET MON DEMI FRERE ET MA DEMI SOEUR”

  • Observed factor levels: "AVEC MA MERE ET MON BEAU PERE ET MON DEMI FRERE ET MA DEMI SOEUR", "Colocation", "Colocation la semaine/Chez mes deux parents le week-end", "En colocation", "en colocation avec des amis", "en concubinage", "Frère", "PACSE".

fa_fo_vos_parents_ress

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 4
Median 2
1st and 3rd quartiles 2; 2
Min. and max. 1; 88

fa_fo_vous_ress

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 123 (27.09 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 88

fa_fratrie

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 109 (24.01 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

fa_pm_union_int_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 369 (81.28 %)
Number of unique values 33
Median 2004
1st and 3rd quartiles 1998; 2010
Min. and max. 1975; 2017

fa_pm_union_int_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 382 (84.14 %)
Number of unique values 12
Median 6.5
1st and 3rd quartiles 4; 9
Min. and max. 1; 12

fa_pm_union_int_par

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 351 (77.31 %)
Number of unique values 4
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 99

fa_mere_an_deces

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 434 (95.59 %)
Number of unique values 15
Median 2012.5
1st and 3rd quartiles 2000; 2016
Min. and max. 1984; 2018

fa_mere_an_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 118 (25.99 %)
Number of unique values 50
Median 1959
1st and 3rd quartiles 1952; 1964
Min. and max. 1921; 1978

fa_mere_decede

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 112 (24.67 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_mere_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 209 (46.04 %)
Number of unique values 5
Median 5
1st and 3rd quartiles 2; 5
Min. and max. 1; 5

fa_mere_etudes

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 119 (26.21 %)
Number of unique values 12
Median 8
1st and 3rd quartiles 4; 12
Min. and max. 1; 99

fa_mere_mois_deces

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 434 (95.59 %)
Number of unique values 9
Median 7
1st and 3rd quartiles 5.75; 10
Min. and max. 1; 11

fa_mere_mois_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 114 (25.11 %)
Number of unique values 12
Median 6
1st and 3rd quartiles 3; 9
Min. and max. 1; 12

fa_mere_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 114 (25.11 %)
Number of unique values 127
Mode “MA”

  • Observed factor levels: "ag", "AG", "AM", "an", "An", "AN", "ar", "AR", "Au", "AU", "BA", "bc", "BE", "br", "Br", "BR", "Ca", "CA", "ce", "CE", "ch", "Ch", "CH", "cl", "Cl", "CL", "Co", "CO", "De", "DE", "Do", "DO", "ED", "el", "El", "EL", "es", "Ev", "EV", "Fa", "FA", "FL", "fr", "FR", "Ge", "GE", "GH", "gi", "Gi", "GL", "go", "Ha", "HA", "He", "HE", "HU", "is", "Is", "IS", "ja", "JA", "je", "jo", "Jo", "JO", "ka", "KA", "la", "La", "LA", "LI", "LO", "LU", "LY", "ma", "Ma", "MA", "MC", "Mi", "MI", "mo", "Mo", "MO", "MU", "My", "MY", "na", "Na", "Ne", "NE", "ni", "Ni", "NI", "od", "OD", "pa", "Pa", "PA", "Pe", "PE", "RE", "Sa", "SA", "SE", "SI", "so", "So", "SO", "ST", "SU", "sy", "Sy", "SY", "th", "TH", "va", "Va", "VA", "ve", "Ve", "VE", "Vé", "vi", "VI", "yv", "YV", "ZO".

fa_mere_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 137 (30.18 %)
Number of unique values 245
Mode “Secrétaire”

  • Observed factor levels: "Agent commercial en immobilier", "agent d’entretien", "AGENT D’ESCAL", "Agent de maitrise", "agent de nettoyage", "Agent des impots", "Agent multitâche en piscine", "Agent SNCF", "agent territorial", "Agente des douanes", "agricultrice", "Agricultrice", "agricultrice collaboratrice", "aide à domicile", "Aide à la personne", "aide comptable", "Aide comptable", "Aide Mécido Psychologique", "Aide Médico Psychologique", "Aide médicopsychologique en centre pour handicapés", "aide soignante", "Aide soignante", "AIDE SOIGNANTE", "aide-soignante", "Aide-soignante", "ANIMATRICE EN MEDIATHEQUE", "Animatrice en yoga du rire", "ARC", "Architect", "Architecte", "ash", "Ash", "ASH", "ASSEM", "Assistance RH", "Assistante", "Assistante administratif", "Assistante commerciale", "assistante de direction", "Assistante de direction", "ASSISTANTE DIRECTION", "Assistante familliale", "assistante maternelle", "Assistante maternelle", "ASSISTANTE MATERNELLE", "Assistante spécialisé vétérinaire", "assistante vétérinaire", "ASSITANTE DE DIRECTION", "Atsem", "ATSEM", "ATTACHEE DE PRESSE", "au foyer", "aucune", "Aucune", "AUCUNE", "Auxiliaire de puériculture", "Auxiliaire de vie", "Auxilliaire de puéricultrice", "auxilliaire de vie social", "AVS", "Banquiere", "bibliothecaire", "boulangere", "Boulangère", "Cadre", "Cadre Administratif", "Cadre de direction", "Cadre infirmière", "Cadre Telecom", "CAISSIERE", "caissière", "Caissière principale", "cantiniére", "CDI Recipharm", "CESF", "Chargé de communication", "Chargé de suivi qualité", "Chargée d’achat", "chef d’entreprise", "CHEF D’ENTREPRISE", "Chef d’équipe en restauration", "Coiffeuse", "commercante", "Commerçante", "commerciale", "Commerciale", "comptable", "Comptable", "conditionneuse", "CONSEILLER EDUCATION", "Conseillère bancaire", "Conseillère Leader Référente", "Conseillère téléphonique à la poste", "contremaitresse", "Contrôleuse qualité", "couturiére", "couturière", "Cuisinière", "dermatologue", "DG", "diététicienne", "Directeur de conservatoire", "Directrice adjointe", "Directrice administratif et financier", "Directrice administrative", "Directrice du Baccalauréat Académie Aix-Marseille", "DOCTEUR EN MEDECINE", "Educatrice spécialisée", "EMPLOYE", "employe cpam", "employé d’usine", "employé dans la restauration collective", "employé de mairie", "Employé Pôle Emploi", "employée administrative", "Employée dans une mutuelle", "EMPLOYEE DE BANQUE", "employée de banque", "Employée de banque", "employée de bureau", "Employée de bureau", "EMPLOYEE MAGASIN GMS", "employée sécurité social", "employer de magasin", "Encadrante socio-professionnelle", "Enquetrice", "Enseignant chercheur", "enseignante", "Enseignante", "Enseignante chercheuse", "Esthéticienne", "Femme de menage", "FEMME DE MENAGE", "Femme de ménage", "Fonctionnaire", "Fonctionnaire ministère des finances", "Gardienne", "gardienne dans une RPA", "gestionnaire", "horticultrice", "hotesse", "HOTESSE DE CAISSE", "HYPNOTHERAPEUTE", "INFIRMIERE", "infirmière", "Infirmière", "Infirmière scolaire", "INSPECTRICE DES FINANCES", "institutrice", "Institutrice", "Interim", "Jamais travaillé", "kiné", "LABORANTINE", "manager", "manip radio", "Manipulatrice en électroradiologie médicale", "Mécanicienne en confection dans la lingerie + femme de ménage", "Médecin", "médecin généraliste", "Médecin généraliste", "Mère au foyer", "MERE AU FOYER", "Mère au foyer", "mère aux foyers", "MILITAIRE", "modiste", "Moniteur de gestion", "Monteuse de film scientifique au CNRS", "Monteuse Vendeuse en optique", "Nounou", "Nourice", "Nourrice", "nourrice et femme de ménage", "Opérateur logistique", "Opératrice de saisie", "Ostréicultrice", "PEDICURE PODOLOGUE", "PERCEPTRICE POUR L HOPITAL", "pharmacien", "professeur", "Professeur", "professeur de mathématiques", "professeur des ecoles", "Professeur des écoles", "Professeure", "Professeure des écoles", "Psychologue", "PSYCHOMOTRICIENNE", "Puericultrice", "puéricultrice", "Puéricultrice", "Responsable adjointe hospitalière", "responsable d’exploitation", "responsable des paies", "Responsable magasin de vêtements", "Restauratrice", "Retraité de l’éducation nationale", "RRH", "Sage-femme", "Salarié", "sans", "SANS", "sans profession", "Sans profession", "Sans Profession", "SANS PROFESSION", "secretaire", "Secretaire", "SECRETAIRE", "secrétaire", "Secrétaire", "SECRETAIRE ADMINISTRATIVE", "Secrétaire administrative", "secretaire CNRS", "Secretaire Comptable", "SECRETAIRE COMPTABLE", "Secrétaire comptable", "Secrétaire de direction", "secrétaire générale d’organisation professionnelle", "SECRETAIRE JURIDIQUE", "SECRETAIRE MAIRIE", "Secrétaire médical aide opératoire", "SECRETAIRE MEDICALE", "Secrétaire médicale", "Secrétaire-comptable", "secrétaire, comptable", "Secrétaire/Comptable", "Serveuse", "SERVEUSE", "standardiste", "Standardiste sténo-dactylo", "TECHNICIEN ADMINISTRATIF", "technicienne", "TECHNICIENNE D’INTERVENTION SOCIALE ET FAMILLIALE", "Technicienne de laboratoire", "Technicienne de machine", "technicienne de maîtrise des eaux", "Technicienne france telecom", "TECHNICIENNE TERRITORIAL", "vendeuse", "Vendeuse", "VETERINAIRE", "virement de riz entre france et angleterre à la bourse", "Viticultrice".

fa_mere_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 228 (50.22 %)
Number of unique values 9
Median 8
1st and 3rd quartiles 6; 9
Min. and max. 1; 9

fa_mere_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 146 (32.16 %)
Number of unique values 4
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 99

fa_pm_union_int

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 140 (30.84 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

fa_pere_an_deces

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 411 (90.53 %)
Number of unique values 22
Median 2007
1st and 3rd quartiles 1997.5; 2014.5
Min. and max. 1984; 2018

fa_pere_an_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 121 (26.65 %)
Number of unique values 53
Median 1957
1st and 3rd quartiles 1950; 1963
Min. and max. 1905; 1978

fa_pere_decede

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 113 (24.89 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_pere_entreprise

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 196 (43.17 %)
Number of unique values 5
Median 5
1st and 3rd quartiles 4; 5
Min. and max. 1; 5

fa_pere_etudes

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 121 (26.65 %)
Number of unique values 12
Median 8
1st and 3rd quartiles 4; 13
Min. and max. 1; 99

fa_pere_mois_deces

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 410 (90.31 %)
Number of unique values 12
Median 6
1st and 3rd quartiles 3; 9.25
Min. and max. 1; 12

fa_pere_mois_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 115 (25.33 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 4; 10
Min. and max. 1; 12

fa_pere_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 110 (24.23 %)
Number of unique values 133
Mode “JE”

  • Observed factor levels: "AB", "AD", "AH", "al", "aL", "Al", "AL", "an", "AN", "Ar", "AU", "AY", "be", "Be", "BE", "br", "BR", "BU", "ce", "ch", "Ch", "CH", "cl", "Cl", "CL", "da", "Da", "DA", "De", "DE", "di", "Di", "DI", "do", "Do", "DO", "ED", "em", "Em", "EM", "Er", "ER", "Eu", "Fa", "FA", "fc", "fe", "fr", "Fr", "FR", "ga", "GA", "ge", "Ge", "GE", "gi", "Gi", "GI", "gu", "Gu", "GU", "HA", "he", "He", "HE", "HU", "Ja", "JA", "Jc", "JC", "je", "Je", "JE", "JF", "Jm", "JM", "jo", "JO", "JP", "Ju", "KA", "la", "La", "LA", "LE", "Li", "LI", "lo", "lu", "Lu", "ma", "Ma", "MA", "mi", "Mi", "MI", "NI", "NO", "ol", "Ol", "OL", "pa", "Pa", "PA", "ph", "Ph", "PH", "pi", "Pi", "PI", "QU", "RA", "re", "Re", "RE", "Ro", "RO", "Sa", "SA", "SE", "st", "ST", "sy", "Sy", "SY", "th", "TH", "UR", "VI", "Ye", "yv", "Yv", "YV".

fa_pere_prof

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 125 (27.53 %)
Number of unique values 278
Mode “Agriculteur”

  • Observed factor levels: "adjoint administration pénitentiaire", "Agent à la banque postale", "agent d’enquete service social", "Agent d’entretien", "Agent de maitrise", "AGENT DE MAITRISE", "agent de maîtrise", "Agent de métrologie", "Agent de recouvrement", "agent de securité", "agent de sécurité", "Agent dispatcheur EDF", "agent sncf", "Agent sncf", "Agent SNCF", "agent territorial", "agriculteur", "Agriculteur", "agriculteur exploitant", "ambulancier", "Ambulancier", "AMBULANCIER", "archiviste", "Artisan couvreur chauffagiste", "Artisan maçon", "Artisan staffeur ornemaniste", "Avocat", "AVS", "bagagiste", "biologiste", "Bonnetier", "boucher", "Boucher", "boulanger", "Boulanger", "boulanger patissier", "boulanger- patissier", "Brocanteurs", "Cadre", "Cadre conception prototype", "Cadre contrat informatique", "Cadre d’entreprise", "Cadre de la fonction publique", "CADRE DIRIGEANT", "cadre exploitant", "Cadre industrie beton, responsable de bureau d ’etude", "Cadre infirmier", "CADRE MEDICO SOCIAL", "CADRE RH CPAM RHONE", "Cadre salarié", "Cadre supérieur", "Cadre sur plateforme pétrolière", "cadre technique", "Cadre Telecom", "caméraman", "celier", "Charge d?affaire", "Chargé d’affaires", "charpentier de marine", "chaudronnier", "chauffeur", "Chauffeur de car", "chauffeur livreur et dératiseur", "CHAUFFEUR PL", "chauffeur pour les HUS de Strasbourg", "Chauffeur routier", "CHEF CUISINIER", "Chef d’atelier tourneur fraiseur", "chef d’entreprise", "Chef d’entreprise", "CHEF D’ENTREPRISE", "Chef d’équipe en centrale nucléaire", "Chef de brigade", "chef de chantier", "Chef de livraison", "CHEF DE SERVICE", "Chef de travaux DCN", "cheminot", "Chercheur", "chercheur en mathématiques", "CHIRURGIEN", "chirurgien dentiste", "Chirurgien dentiste", "chomeur", "clerc d’huissier de justice", "Co-Directeur d’une société de consulting informatique", "Commercant", "Commerçant", "commercial", "Commercial", "COMMERCIAL", "Comptable", "COMPTABLE", "CONDUCTEUR D ENGINS BTP", "Conducteur de bus", "Conducteur de bus et tramway", "Conducteur de train", "conducteur de travaux", "CONSEILLER DE VENTE", "Conseiller téléphonique à la poste", "contremaitre", "contrôleur de gestion", "Contrôleur de gestion", "CORDONNIER", "Courtier maritime", "COUVREUR", "Dépanneur tv", "dermatologue", "dessinateur industriel", "Dessinateur industriel", "Dessinateur projeteur", "Directeur", "DIRECTEUR CFA", "Directeur commercial", "Directeur d’agence de nettoyage en France", "directeur d’établissement", "Directeur d’exploitation", "Directeur de gestion", "Directeur de piscine", "Directeur de production", "DIRECTEUR DES ETUDES AVANCEES", "Directeur des systèmes d’information", "directeur générale ecole supérieure", "Directeur Recherche et développement", "Directeur technique", "Direction opération", "direction ramassage ordure", "Docker", "Docteur en PHARMACIE", "documentaliste", "DRH", "Econome", "Electricien", "ELECTRICIEN", "employé", "Employé à la nouvel republique", "employé administratif", "Employé aux espaces verts", "employé de banque", "Employé de banque", "employé en usine", "Employé municipal", "Employé PTT", "Employé SNCF", "enseignant", "Enseignant", "Enseignant référent", "entrepreneur en transports", "Etireur cuivre", "Evenementiel", "Fonctionnaire", "formateur", "gardien d’immeuble", "Gardien de HLM", "Gardien de la paix", "gendarme", "GENDARME", "géomètre", "Gérant d’entreprise", "gerant de societe", "GERANT ENTREPRISE", "Gerant societe", "GERANT SOCIETE DE LOCATION DE VOITURE", "gestionnaire de banque", "Gestionnaire locatif", "grutier", "imprimeur", "Inconnue", "infirmier", "INFIRMIER", "Informaticien", "Ingenieur", "INGENIEUR", "ingénieur", "Ingénieur", "Ingénieur Agronome", "INGENIEUR AUTOMOBILE", "Ingénieur cadre supérieur", "Ingénieur du son", "Ingénieur en chef en batiment", "Ingénieur en pétrochimie", "ingénieur fonction publique", "INGENIEUR HORTICOLE", "instituteur", "journaliste", "Journaliste", "kiné", "KINESITHERAPEUTE", "kinesithérapeute", "kinésithérapeute", "MACON", "maçon", "Maçon", "MACONNERIE", "Magasinier", "magasinier, aprovisionneur", "MANUTENTIONNAIRE", "mecanicien", "Mecanicien", "Medecin", "médecin généraliste", "médecin radiologue", "medecin urgentiste", "MENUISIER", "militaire", "Militaire", "MILITAIRE", "MILITAIRE A LA RETRAITE", "MINEUR", "Moniteur auto-école", "Monteur réseau télécom", "Musicien", "OFFICIER DE MARINE", "Officier de Police Judiciaire", "Opérateur de marché", "ouvrier", "Ouvrier", "OUVRIER", "ouvrier dans le bâtiment", "Ouvrier de métrologie", "ouvrier de scierie", "Ouvrier en métallurgie", "Ouvrier logistique", "ouvrier qualifié", "PATISSIER", "Paysagiste", "PAYSAGISTE", "Pdg", "PDG", "Peintre en bâtiment", "photographe", "Plannificateur", "plaquiste", "plombier", "Plombier", "Plombier chauffagiste", "PLOMPBIER", "Pompiers", "Porteur DNA", "producteur de myrtille", "Professeur", "PROFESSEUR", "REMORQUEUR VL", "RESPONSABLE COMMERCIAL", "responsable de production dans l’agencement de magasin", "Responsable du service gestion des stocks", "Responsable du service intérieur à l’ENSAPM", "responsable environnement sncf", "Responsable service construction", "Restaurateur", "ROUTIER", "Sapeur Pompier", "secrétaire général", "Sérigraphe", "serveur", "Serveur", "Superviseur de production", "Surveillant d’établissement pénitentiaire", "Technicien", "TECHNICIEN", "Technicien méthodes", "TECHNICIEN SAV CAMPING", "Technicien spécialisé", "TECHNICIEN SUPERIEUR", "Technicien supérieur", "technicien supérieur pour TDF", "Technico commercial", "tourneur", "Tourneur fraiseur", "Trader", "Travail dans une usine", "tuyauteur", "vendeur", "Vendeur", "Veterinaire", "vétérinaire", "Viticulteur", "ZINGUEUR".

fa_pere_qual

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 206 (45.37 %)
Number of unique values 9
Median 6
1st and 3rd quartiles 2; 7
Min. and max. 1; 9

fa_pere_statut

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 118 (25.99 %)
Number of unique values 4
Median 3
1st and 3rd quartiles 3; 3
Min. and max. 1; 99

fa_pm_union_int_muco

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 355 (78.19 %)
Number of unique values 3
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 99

fa_rang_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 179 (39.43 %)
Number of unique values 8
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 9

fa_pm_union_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 184 (40.53 %)
Number of unique values 56
Median 1982
1st and 3rd quartiles 1975; 1989
Min. and max. 1928; 2006

fa_pm_union_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 203 (44.71 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 4; 9
Min. and max. 1; 12

fa_pm_union

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 114 (25.11 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 3

fa_couple_1an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 107 (23.57 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 0.5; 1
Min. and max. 0; 1

fa_enfants

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 121 (26.65 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_enf_adopte_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 156 (34.36 %)
Number of unique values 3
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 2

fa_enf_bio_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 155 (34.14 %)
Number of unique values 4
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 3

fa_fratrie_adopte_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 148 (32.6 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_fratrie_bio_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 133 (29.3 %)
Number of unique values 9
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 0; 11

fa_fratrie_demi_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 141 (31.06 %)
Number of unique values 8
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 9

fa_matrimoniale

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 94 (20.7 %)
Number of unique values 6
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 3
Min. and max. 1; 6

fa_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 17.84 % missing observations.

id_fa_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 3
Mode “id_01_fa_04”

  • Observed factor levels: "fa_04", "id_01", "id_01_fa_04".

fa_fo_revenus_corr

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 182 (40.09 %)
Number of unique values 5
Mode “C-[28.000 - <45.400]”

  • Observed factor levels: "A-[<7.200 - <17.170]", "B-[17.170 - <28.000]", "C-[28.000 - <45.400]", "D-[45.400 - >104.550]", "E-[NSPR - NSP]".

fa_cpl_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 219 (48.24 %)
Number of unique values 4
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 4

fa_couple_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 219 (48.24 %)
Number of unique values 130
Mode “2017-11-23”

  • Observed factor levels: "2017-04-01", "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-04-12", "2017-04-19", "2017-04-20", "2017-04-22", "2017-05-03", "2017-05-04", "2017-05-06", "2017-05-07", "2017-05-09", "2017-05-10", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-15", "2017-05-18", "2017-05-19", "2017-05-20", "2017-05-22", "2017-06-13", "2017-06-15", "2017-06-19", "2017-06-20", "2017-06-21", "2017-06-28", "2017-06-29", "2017-07-01", "2017-07-02", "2017-07-04", "2017-07-05", "2017-07-06", "2017-07-11", "2017-07-18", "2017-07-20", "2017-07-22", "2017-07-24", "2017-07-27", "2017-07-28", "2017-07-30", "2017-08-03", "2017-08-08", "2017-08-10", "2017-08-17", "2017-08-30", "2017-09-02", "2017-09-06", "2017-09-21", "2017-09-25", "2017-09-27", "2017-10-29", "2017-11-02", "2017-11-13", "2017-11-18", "2017-11-20", "2017-11-21", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-11-27", "2017-11-30", "2017-12-04", "2017-12-07", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-13", "2017-12-15", "2017-12-19", "2017-12-22", "2017-12-27", "2017-12-28", "2018-01-02", "2018-01-04", "2018-01-14", "2018-01-23", "2018-01-27", "2018-02-01", "2018-02-04", "2018-02-08", "2018-02-12", "2018-02-25", "2018-03-09", "2018-03-12", "2018-04-02", "2018-05-03", "2018-05-13", "2018-05-16", "2018-07-26", "2018-11-22", "2018-11-23", "2018-11-24", "2018-11-27", "2018-11-28", "2018-11-30", "2018-12-03", "2018-12-04", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-16", "2018-12-17", "2018-12-21", "2018-12-24", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2018-12-30", "2018-12-31", "2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-05", "2019-01-06", "2019-01-07", "2019-01-08", "2019-01-10", "2019-01-14", "2019-01-17", "2019-01-23", "2019-01-25", "2019-01-27", "2019-01-29", "2019-02-01", "2019-02-14", "2019-02-18".

fa_couple_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 48.24 % missing observations.

fa_couple_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 222 (48.9 %)
Number of unique values 2
Mode “fa_04_couple_04”

  • Observed factor levels: "couple_04", "fa_04_couple_04".

fa_cpl01_conjt_union_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 222 (48.9 %)
Number of unique values 35
Median 2007
1st and 3rd quartiles 2002; 2011
Min. and max. 1972; 2017

fa_cpl02_conjt_union_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 390 (85.9 %)
Number of unique values 17
Median 2012
1st and 3rd quartiles 2009; 2014.25
Min. and max. 1997; 2018

fa_cpl03_conjt_union_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 7
Median 2015
1st and 3rd quartiles 2013; 2016
Min. and max. 2010; 2017

fa_cpl04_conjt_union_an

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2017". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_conjt_union_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 230 (50.66 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 4; 9
Min. and max. 1; 12

fa_cpl02_conjt_union_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 391 (86.12 %)
Number of unique values 10
Median 7
1st and 3rd quartiles 5; 9
Min. and max. 1; 11

fa_cpl03_conjt_union_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 11
Median 6
1st and 3rd quartiles 3; 9
Min. and max. 1; 12

fa_cpl04_conjt_union_mois

  • The variable only takes one (non-missing) value: "6". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_int_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 364 (80.18 %)
Number of unique values 19
Median 2011
1st and 3rd quartiles 2008; 2014
Min. and max. 1991; 2018

fa_cpl02_int_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 427 (94.05 %)
Number of unique values 12
Median 2015
1st and 3rd quartiles 2011.5; 2015
Min. and max. 2003; 2018

fa_cpl03_int_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 445 (98.02 %)
Number of unique values 5
Median 2016
1st and 3rd quartiles 2015; 2017
Min. and max. 2013; 2018

fa_cpl04_int_an

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_cpl01_conjt_nais_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 221 (48.68 %)
Number of unique values 41
Median 1984
1st and 3rd quartiles 1978; 1989
Min. and max. 1944; 1999

fa_cpl02_conjt_nais_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 389 (85.68 %)
Number of unique values 26
Median 1985
1st and 3rd quartiles 1982; 1989
Min. and max. 1963; 1997

fa_cpl03_conjt_nais_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 14
Median 1986
1st and 3rd quartiles 1983; 1990
Min. and max. 1975; 1992

fa_cpl04_conjt_nais_an

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1981". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_conjt_enf

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 220 (48.46 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

fa_cpl02_conjt_enf

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 389 (85.68 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_cpl03_conjt_enf

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_cpl04_conjt_enf

  • The variable only takes one (non-missing) value: "0". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_conjt_nais_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 221 (48.68 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 4; 9
Min. and max. 1; 12

fa_cpl02_conjt_nais_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 389 (85.68 %)
Number of unique values 12
Median 6
1st and 3rd quartiles 4; 9
Min. and max. 1; 12

fa_cpl03_conjt_nais_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 12
Median 5
1st and 3rd quartiles 2; 8
Min. and max. 1; 12

fa_cpl04_conjt_nais_mois

  • The variable only takes one (non-missing) value: "3". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_conjt_muco

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 221 (48.68 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_cpl02_conjt_muco

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 390 (85.9 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_cpl03_conjt_muco

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_cpl04_conjt_muco

  • The variable only takes one (non-missing) value: "0". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_conjt_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 227 (50 %)
Number of unique values 124
Mode “MA”

  • Observed factor levels: "Ad", "AD", "Ai", "Al", "AL", "am", "AM", "An", "AN", "Ar", "AR", "au", "Au", "AU", "ba", "be", "BE", "br", "Br", "BR", "Ca", "CA", "ce", "Ce", "CE", "ch", "Ch", "CH", "cl", "Cl", "da", "Da", "DA", "de", "DE", "DO", "El", "EL", "EM", "er", "ER", "es", "ES", "FA", "fl", "FL", "fr", "Fr", "FR", "GA", "GE", "Gu", "GU", "GW", "He", "HE", "Hu", "ja", "je", "JE", "jo", "JO", "ju", "Ju", "JU", "KE", "La", "LA", "li", "LI", "Lo", "LO", "lu", "LU", "ma", "Ma", "MA", "Me", "ME", "Mi", "MI", "mu", "Mu", "Ni", "NI", "no", "Ol", "Op", "pa", "PA", "pe", "ph", "PH", "pi", "Pi", "PO", "RA", "RE", "ru", "sa", "SA", "se", "Se", "SE", "SO", "st", "ST", "Th", "TH", "ti", "Ti", "to", "tr", "TR", "va", "VA", "vi", "VI", "wi", "ws", "XA", "Ya", "YA", "YO".

fa_cpl02_conjt_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 390 (85.9 %)
Number of unique values 52
Mode “MA”

  • Observed factor levels: "al", "AL", "AN", "AR", "AT", "au", "Au", "be", "BE", "BI", "ca", "CA", "CE", "ch", "Ch", "CL", "cy", "CY", "DA", "di", "DO", "EM", "ES", "FA", "FR", "Ge", "HU", "In", "je", "Je", "JE", "ju", "Ju", "la", "LI", "LO", "LU", "MA", "ME", "PA", "PI", "RA", "ro", "Ro", "SE", "SO", "st", "ST", "TH", "va", "Va", "XA".

fa_cpl03_conjt_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 21
Mode “Al”

  • Observed factor levels: "Al", "Am", "AM", "BE", "CA", "CE", "ch", "CL", "EL", "GU", "Ju", "JU", "LA", "LO", "MA", "NI", "TE", "Th", "TO", "tr", "vi".

fa_cpl04_conjt_prenom

  • The variable only takes one (non-missing) value: "EM". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_conjt_sexe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 223 (49.12 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 2

fa_cpl02_conjt_sexe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 390 (85.9 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 2

fa_cpl03_conjt_sexe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 2

fa_cpl04_conjt_sexe

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_int

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 222 (48.9 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

fa_cpl02_int

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 389 (85.68 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

fa_cpl03_int

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

fa_cpl04_int

  • The variable only takes one (non-missing) value: "0". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_int_par

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 363 (79.96 %)
Number of unique values 3
Median 2
1st and 3rd quartiles 2; 2
Min. and max. 1; 3

fa_cpl02_int_par

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 427 (94.05 %)
Number of unique values 2
Median 2
1st and 3rd quartiles 2; 2
Min. and max. 1; 2

fa_cpl03_int_par

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2". The variable contains 98.02 % missing observations.

fa_cpl04_int_par

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_cpl01_int_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 367 (80.84 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 4; 9
Min. and max. 1; 12

fa_cpl02_int_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 427 (94.05 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 3.5; 9.5
Min. and max. 1; 12

fa_cpl03_int_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 445 (98.02 %)
Number of unique values 6
Median 9
1st and 3rd quartiles 7; 10
Min. and max. 3; 12

fa_cpl04_int_mois

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_cpl01_union_nature

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 220 (48.46 %)
Number of unique values 3
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 3

fa_cpl02_union_nature

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 389 (85.68 %)
Number of unique values 3
Median 2
1st and 3rd quartiles 2; 2
Min. and max. 1; 3

fa_cpl03_union_nature

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 433 (95.37 %)
Number of unique values 3
Median 2
1st and 3rd quartiles 2; 2
Min. and max. 1; 3

fa_cpl04_union_nature

  • The variable only takes one (non-missing) value: "2". The variable contains 99.78 % missing observations.

fa_cpl01_int_muco

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 363 (79.96 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_cpl02_int_muco

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 427 (94.05 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_cpl03_int_muco

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 445 (98.02 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

fa_cpl04_int_muco

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_enf_nb

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 3

fa_enfants_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 63
Mode “2018-12-11”

  • Observed factor levels: "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-05-04", "2017-05-07", "2017-05-09", "2017-05-22", "2017-05-24", "2017-06-02", "2017-06-19", "2017-06-20", "2017-06-21", "2017-06-28", "2017-06-30", "2017-07-01", "2017-07-02", "2017-07-04", "2017-07-05", "2017-07-06", "2017-07-18", "2017-07-22", "2017-07-24", "2017-08-08", "2017-09-02", "2017-09-25", "2017-10-29", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-11-30", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-13", "2017-12-19", "2017-12-28", "2018-01-02", "2018-01-29", "2018-02-01", "2018-02-25", "2018-03-09", "2018-05-16", "2018-08-09", "2018-09-11", "2018-11-22", "2018-11-27", "2018-11-28", "2018-12-03", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-17", "2018-12-21", "2018-12-27", "2018-12-30", "2018-12-31", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-05", "2019-01-07", "2019-01-17", "2019-01-27".

fa_enfants_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 82.82 % missing observations.

fa_enfants_cat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "fa_04_enfants_04". The variable contains 83.04 % missing observations.

fa_enf_nb_nat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 4
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 3

fa_enf_nb_med

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 4
Median 1
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 3

fa_enf_nb_cjt

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 3
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 2

fa_enf_nb_adp

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_enf01_nb_par_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 2

fa_enf02_nb_par_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 2

fa_enf03_nb_par_nais

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 2

fa_enf01_nais_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 25
Median 2009
1st and 3rd quartiles 2003; 2014
Min. and max. 1964; 2018

fa_enf02_nais_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 20
Median 2008
1st and 3rd quartiles 2005; 2014
Min. and max. 1966; 2017

fa_enf03_nais_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 6
Median 2011.5
1st and 3rd quartiles 2008.75; 2012.75
Min. and max. 1978; 2017

fa_enf01_nais_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 377 (83.04 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 4; 10
Min. and max. 1; 12

fa_enf02_nais_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 11
Median 6
1st and 3rd quartiles 5; 10
Min. and max. 1; 12

fa_enf03_nais_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 4
Median 2.5
1st and 3rd quartiles 2; 4.5
Min. and max. 2; 10

fa_enf01_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 377 (83.04 %)
Number of unique values 52
Mode “MA”

  • Observed factor levels: "Ad", "AD", "AN", "BA", "BE", "Ca", "Ce", "CE", "Cé", "Cl", "CL", "CO", "do", "Eb", "el", "El", "EL", "Em", "En", "ib", "In", "JE", "Jo", "JU", "Ka", "LA", "Le", "LE", "Li", "Lo", "LO", "MA", "me", "ME", "ni", "no", "NO", "NY", "RA", "Ro", "RO", "sa", "Sa", "th", "TH", "Ti", "TI", "TO", "VA", "Wa", "Ya", "yl".

fa_enf02_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 28
Mode “Ma”

  • Observed factor levels: "al", "AM", "Au", "BA", "BE", "ca", "CA", "Ch", "CH", "Em", "Fi", "FL", "Gu", "JE", "Lé", "li", "lo", "LO", "LU", "ma", "Ma", "MA", "ro", "Th", "TH", "TO", "ve", "ZO".

fa_enf03_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 6
Mode “BL”

  • Observed factor levels: "BL", "LE", "lo", "lu", "ro", "Ta".

fa_enf01_adopte_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 450 (99.12 %)
Number of unique values 4
Median 2005
1st and 3rd quartiles 1999.75; 2009.5
Min. and max. 1990; 2017

fa_enf02_adopte_an

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_enf03_adopte_an

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_enf01_adopte_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 450 (99.12 %)
Number of unique values 3
Median 5.5
1st and 3rd quartiles 1; 10.5
Min. and max. 1; 12

fa_enf02_adopte_mois

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_enf03_adopte_mois

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_enf01_deces_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 451 (99.34 %)
Number of unique values 3
Median 2004
1st and 3rd quartiles 1995.5; 2010.5
Min. and max. 1987; 2017

fa_enf02_deces_an

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_enf03_deces_an

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_enf01_conjt_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 383 (84.36 %)
Number of unique values 55
Mode “CH”

  • Observed factor levels: "AD", "An", "au", "BE", "BR", "CA", "Ce", "CE", "ch", "Ch", "CH", "cl", "DE", "DO", "El", "EL", "ES", "fl", "FL", "Fr", "FR", "ge", "GE", "Gu", "HE", "HU", "is", "JE", "JM", "JO", "Ju", "La", "LO", "LU", "ma", "Ma", "MA", "Me", "Mi", "Na", "Ni", "NI", "Pa", "ph", "Pi", "Ro", "SA", "Se", "SO", "St", "TH", "to", "VA", "vi", "wi".

fa_enf02_conjt_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 427 (94.05 %)
Number of unique values 25
Mode “La”

  • Observed factor levels: "AD", "au", "BR", "Ce", "Ch", "CH", "DE", "FL", "fr", "FR", "HE", "HU", "is", "JM", "Ju", "la", "La", "LI", "ma", "Ma", "Pi", "Se", "SO", "TH", "vi".

fa_enf03_conjt_prenom

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 449 (98.9 %)
Number of unique values 5
Mode “Ce”

  • Observed factor levels: "Ce", "FL", "FR", "is", "ma".

fa_enf01_decede

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_enf02_decede

  • The variable only takes one (non-missing) value: "0". The variable contains 93.61 % missing observations.

fa_enf03_decede

  • The variable only takes one (non-missing) value: "0". The variable contains 98.68 % missing observations.

fa_enf01_diag_avt

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 377 (83.04 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

fa_enf02_diag_avt

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

fa_enf03_diag_avt

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 0.25; 1
Min. and max. 0; 1

fa_enf01_issu

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 4
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 4

fa_enf02_issu

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 3
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 3

fa_enf03_issu

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 2

fa_enf01_deces_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 452 (99.56 %)
Number of unique values 2
Median 10
1st and 3rd quartiles 9; 11
Min. and max. 8; 12

fa_enf02_deces_mois

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_enf03_deces_mois

  • The variable only takes one value: "NA".

fa_enf01_muco

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_enf02_muco

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

fa_enf03_muco

  • The variable only takes one (non-missing) value: "0". The variable contains 98.68 % missing observations.

fa_enf01_sexe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 378 (83.26 %)
Number of unique values 2
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 2

fa_enf02_sexe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 2
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 2

fa_enf03_sexe

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1.75
Min. and max. 1; 2

fa_enf01_etat_mat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "Union". The variable contains 90.53 % missing observations.

fa_enf02_etat_mat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "Union". The variable contains 97.14 % missing observations.

fa_enf03_etat_mat

  • The variable only takes one (non-missing) value: "Union". The variable contains 99.34 % missing observations.

fa_enf01_arrivee_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 376 (82.82 %)
Number of unique values 26
Median 2009
1st and 3rd quartiles 2003; 2014
Min. and max. 1964; 2018

fa_enf02_arrivee_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 20
Median 2008
1st and 3rd quartiles 2005; 2014
Min. and max. 1966; 2017

fa_enf03_arrivee_an

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 6
Median 2011.5
1st and 3rd quartiles 2008.75; 2012.75
Min. and max. 1978; 2017

fa_enf01_arrivee_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 377 (83.04 %)
Number of unique values 12
Median 7
1st and 3rd quartiles 3; 10
Min. and max. 1; 12

fa_enf02_arrivee_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 425 (93.61 %)
Number of unique values 11
Median 6
1st and 3rd quartiles 5; 10
Min. and max. 1; 12

fa_enf03_arrivee_mois

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 448 (98.68 %)
Number of unique values 4
Median 2.5
1st and 3rd quartiles 2; 4.5
Min. and max. 2; 10

lo_commentaires

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 401 (88.33 %)
Number of unique values 51
Mode “RAS”

  • Observed factor levels: "-", "A l’époque je ne savais pas", "Aucun", "aucun commentaire", "Aujourd’hui devenir propriétaire pour 1 muco est un parcours du combattant. On doit se justifier à maintes reprises, fournir X dossiers médicaux, tout cela pour souvent aboutir à un refus… Je paye actuellement 72?/mois pour mon assurance pret, en ayant des exclusions, alors que mon compagnon paye que 15?/mois…C’est désespérant et démotivant lorsqu’on a des projets de vie.", "Avant d’emprunter, j’ai démarché plusieurs établissements bancaires pour obtenir un prêt en vue d’acquérir un logement. Ma femme et moi avons des revenus corrects et ma compagne est fonctionnaire. Malgré ces garanties, l’annonce de ma maladie engendrait systématiquement un refus de la part des banquiers. Aucune négociation possible. C’était NON, un point c’est tout !", "Avec un revenu très variable, entre le montant de l’AAH et 1100 euros de revenu quand je travaille. La seule solution économique a été l’autoconstruction en 2009, d’un loft cosy, chauffage au bois qu’on fait nous même avec entrée indépendante. Cela permet: -D’avoir de l’aide familiale en cas de grosse atteinte par la maladie (insuffisance respiratoire sévère, grippe, cure IV). -Pas de loyer. Propriétaire. -Bien chaud l’hiver ! Pas donné à tous ! facture de chauffage 50 euros (5 stères à 10 euros). -D’être sous le foyer fiscal de mes parents (économies).", "Ayant déjà réussi en 2010 et 2014 à faire 1 prêt pour le logement principal ( déménagement et revente du bien entre ces années ) Actuellement les assureurs n?assurent plus les personnes dans ma situation. J?ai envoyé plus d?une dizaine de dossiers à plusieurs assurances mais en vain.", "C’est mon mari qui a emprunté seul et je lui rembourse un tiers du crédit tous les mois.", "Concernant notre emprunt en 1990 qui était d’une durée de 10 ans, nous avons fait le choix de ne déclarer aucun problème de santé en assumant le risque de perdre le bénéfice de l’assurance.", "Dans mon logement je ne peux pas me chauffer avec le poële tout le temps car ça fait trop de poussière et de fumée. J’apprécie le changement et le confort de me chauffer à l’électrique mais c’est cher !", "Déjà eu un logement seule durant mes études mais que j’ai quitté car je n’ai pas trouver de travail", "Il y a de grandes avancées à faire concernant les prêts immobiliers. Les organismes bancaires ainsi que les associations vante la convention AREAS afin de nous faciliter l’accession à la propriété. Cependant, ce n’est qu’une fumisterie car les banques refusent de nous assurer malgré cette convention au niveau 1 nous obtenons que des refus. C’est le parcours du combattant pour acquérir un logement et nous ne sommes pas aidés par VLM. L’espérance de vie des mucos s’allongent de plus en plus mais rien est fait pour les adultes.", "Impossible d’avoir une assurance pour un emprunt donc impossible d’acheter une maison", "J?ai déménagé récemment car au paravant je logé dans un appartement vétuste qui ce située au 2eme etage sans ascenseur les mur s?effritent Du a de la moisissure en dessous de la peinture le carrelage tomber limite sans le toucher donc jai du demenager et trouver un logements plus sein avec ascenseur et neuf", "j’ai emprunté plusieurs de fois de l’argent à la banque, tant pour mes projets professionnels que pour acheter une maison. J’ai toujours fait de fausses déclarations dans les questionnaires santé des banques pour accéder à l’emprunt.", "j’ai pris une assurance de type protection familiale décès et invalidité accidentelle qui exclut complément la mucoviscidose", "J’ai pu acheter ma maison grâce à un héritage donc je n’ai pas eu besoin d’emprunter. Avant cet héritage, j’envisageais déjà un achat mais avec emprunt et la conseillère m’avait expliqué que ce serait très compliqué vu ma situation.", "J’ai rdv ce samedi à la banque pour discuter d’un projet immobilier et savoir si je peux emprunter", "j’aurais besoin d’aide et de renseignements pour les assurances des prêts immobiliers", "Je déménage fin juillet suite à l’achat d’une maison.", "Je n’ai pas (encore) envisagé de déménager de mon logement actuel, mais j’ai déjà déménagé plusieurs fois dans ma vie ! Cette dernière question n’était pas tout à fait claire… Il peut être important d’ajouter que j’ai occupé mon premier logement seul en 2005.", "je n’ai pas eu de difficultés à emprunter car je ne savais pas encore que j’avais la mucoviscidose", "Je n’ai pas pu obtenir de prêt pour l’acquisition de notre logement (même en étant passée au dernier niveau de la Commission Aeras). Nous avons dû emprunter de l’argent à mes parents, la banque a demandé une reconnaissance de dettes devant notaire pour finaliser l’emprunt.", "Je n’étais pas encore diagnostiquée muco à la construction", "JE SUIS A 210 KM DU CRCM ,JE ME REND TOUT LES 3 MOIS EN CONSULTATION CAR JE SUIS DANS UNE REGION RURALE. J AIMERAI RETROUVER UN EMPLOI STABLE ADAPTER A MA SANTER ET ACHETER UN LOGEMENT.SA ME SEMBLE IMPOSSIBLE A 50 ANS AVEC UNE MUCO ET CARDIAQUE DEPUIS 2017", "Je suis propriétaire d’une maison à Cherbourg (en location depuis septembre 2018, date de mon emménagement à Rouen). Je suis locataire à Rouen où j’exerce une nouvelle activité professionnelle depuis 4 mois. Je n’ai pas eu de difficulté à contracter un prêt pour acheter ma maison à Cherbourg, mais j’ai acheté avec mon mari non malade et nous disposions d’un apport financier (familial) significatif.", "Je vis avec mon conjoint, ce dernier n’étant pas déclaré avec moi car je perdrais l’ensemble de mes aides sociales … Je suis extrêmement stressée par cette situation.", "Je vis dans une maison en location depuis que je suis en couple mais suis proprietaire d’une maison. Je n’ai pas pu acceder au prêt a cause de lassurance mais ce sont mes proches qui mont prêté la somme necessaire.", "l’achat immobilier reste un souhait, mais en France, c’est bien trop difficile d’acheter quand on est invalide à 80%", "La convention Aeras existe mais n?est pas appliquée", "le prêt pour la maison a été pris sans assurance sur moi, uniquement mon cinjoint", "Le refus d’assurance pour l’accès à la propriété est vraiment très contraignante et ayant une pathologie de forme modérée je trouve cela très lamentable alors que certaines personnes ne prennent pas soin de leur santé et on tous les droits… Je pense que c’est une priorité à revoir au cas par cas !", "Logement personnel", "Lors de l’achat de la maison, l’assurance à refusé de me couvrir. Nous avons dû emprunter de l’argent à nos famille pour tenir le budget. Car la banque acceptait de nous financer à auteur de ce que ma femme serait capable de rembourser si j’étais décédé). Lors de l’achat de notre appartement (avant la maison, en 1997), l’assurance n’avait pas fait de difficulté pour m’assurer sans majoration particulière..", "même si je suis propriétaire, je n’ai pas eu de problème à emprunter à cause de mes problèmes de santé tout simplement car je ne les ai pas déclarés. Seul mon conjoint est assuré sur le prêt. En tant qu’aménagements du logement, le critère d’appartement avec ascenseur était discriminant.", "mon diagnostic muco ayant été tardif j’ai pu acheté ma première résidence prinicipale en 2007 avec une surcote pour l’assurance. Mais une fois le diagnostic posé en 2008, je n’ai plus réussi à me faire assurer pour d’autre acquisitions immobilières malgré la stabilité de mes symptômes.", "N’étant pas diagnostiquée en 2003, nous avons eu la chance de pouvoir emprunter pour faire construire sans problème concernant l ’assurance.", "Nous avons déménagé pour un semi-plein-pied", "Nous n’avons pas eu de difficulté car mon mari a des revenus plus important que mois et son salaire lui permet d’assurer seules loyers.", "pas de commentaires", "pas de commentaires !", "pas de question sur la difficulté de trouver un logement décent adapté à notre santé.", "Pour acquisition logement actuel, je n’ai pas déclaré la muco. qui venait juste d’être diagnostiquée. Par contre, pour des opérations immobilières (locatif), refus d’assurance même en passant par l’AERAS.", "Pour la location (et pour avoir BEAUCOUP changé de logement), je n’ai jamais eu de souci avec les propriétaires ou agences immobilières. Même lors de mes études, comme je percevais l’AAH, cela garantissait un certain revenu qui rassurait. Pour l’achat, les choses se sont finalement mieux passées qu’annoncé par notre entourage. Notre banquier a été très présent et compréhensif. Malgré un surcoût sur l’assurance, j’ai accès à la propriété. Mon état de santé ne nécessite aucun aménagement ou proximité avec l’hôpital (qui se résume à une visite trimestrielle). Et il était préférable que j’ai des escaliers pour me faire souffler un peu. Même avec un ascenseur, on privilégiais la marche ! Par contre, grosse vigilance sur les logements mal isolés qui impliquaient : grosses chaleurs l’été, courants d’air froid l’hiver ou forte humidité. Ca m’est fatal. On a récemment fait l’acquisition d’un poêle pour chauffer notre maison. Plus sain et plus sûr pour moi.", "Questionnaire rapide à faire", "RAS", "seul mon mari est assuré et pourrait rembourser seul, le cas échéant.", "Soyons clair : pas de difficulté pour emprunter pour mon logement car j’ai menti", "UN PEU COURT : J’AI EU PLUSIEURS LOCATIONS, J’AI DEJA ETE PROPRIETAIRE, JE M’APPRETE A ETRE A NOUVEAU PROPRIETAIRE.", "Vous auriez pu demander depuis combien de temps la personne atteinte de Mucoviscidose est propriétaire. Me concernant, j’ai acheté mon premier appartement seule en 1998. Ensuite, j’ai vendu pour acheter un appartement avec mon mari et là, les conditions d’assurances étaient différentes par rapport à mon achat quand j’étais célibataire.".

lo_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 90 (19.82 %)
Number of unique values 185
Mode “2017-11-23”

  • Observed factor levels: "2017-04-01", "2017-04-07", "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-04-12", "2017-04-13", "2017-04-19", "2017-04-20", "2017-04-22", "2017-04-25", "2017-04-26", "2017-04-27", "2017-04-28", "2017-05-03", "2017-05-04", "2017-05-06", "2017-05-07", "2017-05-08", "2017-05-09", "2017-05-10", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-16", "2017-05-17", "2017-05-18", "2017-05-19", "2017-05-20", "2017-05-22", "2017-05-24", "2017-06-01", "2017-06-02", "2017-06-15", "2017-06-19", "2017-06-20", "2017-06-21", "2017-06-22", "2017-06-23", "2017-06-24", "2017-06-27", "2017-06-28", "2017-06-29", "2017-06-30", "2017-07-01", "2017-07-02", "2017-07-04", "2017-07-05", "2017-07-06", "2017-07-07", "2017-07-11", "2017-07-12", "2017-07-18", "2017-07-20", "2017-07-22", "2017-07-24", "2017-07-25", "2017-07-27", "2017-08-01", "2017-08-03", "2017-08-08", "2017-08-17", "2017-08-20", "2017-08-30", "2017-09-06", "2017-09-07", "2017-09-20", "2017-09-21", "2017-09-25", "2017-09-27", "2017-10-05", "2017-10-26", "2017-10-29", "2017-11-02", "2017-11-13", "2017-11-18", "2017-11-20", "2017-11-21", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-11-27", "2017-11-28", "2017-11-30", "2017-12-04", "2017-12-07", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-13", "2017-12-15", "2017-12-19", "2017-12-21", "2017-12-22", "2017-12-27", "2017-12-28", "2018-01-02", "2018-01-04", "2018-01-14", "2018-01-23", "2018-01-27", "2018-01-30", "2018-01-31", "2018-02-01", "2018-02-04", "2018-02-08", "2018-02-11", "2018-02-12", "2018-02-14", "2018-02-16", "2018-02-20", "2018-02-25", "2018-02-26", "2018-03-09", "2018-03-11", "2018-03-12", "2018-03-28", "2018-04-16", "2018-04-29", "2018-05-03", "2018-05-04", "2018-05-13", "2018-05-16", "2018-05-31", "2018-06-26", "2018-07-26", "2018-07-30", "2018-08-09", "2018-09-04", "2018-11-22", "2018-11-23", "2018-11-24", "2018-11-26", "2018-11-27", "2018-11-28", "2018-11-30", "2018-12-01", "2018-12-02", "2018-12-03", "2018-12-04", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-16", "2018-12-17", "2018-12-21", "2018-12-24", "2018-12-25", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2018-12-30", "2018-12-31", "2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-05", "2019-01-06", "2019-01-08", "2019-01-09", "2019-01-10", "2019-01-13", "2019-01-14", "2019-01-15", "2019-01-16", "2019-01-17", "2019-01-18", "2019-01-19", "2019-01-21", "2019-01-22", "2019-01-23", "2019-01-25", "2019-01-27", "2019-01-29", "2019-01-30", "2019-02-01", "2019-02-14", "2019-02-17", "2019-02-18", "2019-02-26", "2019-02-27", "2019-03-11", "2019-03-30".

lo_amenag_logement

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 92 (20.26 %)
Number of unique values 3
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 2

lo_amenag_logement_precis

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 407 (89.65 %)
Number of unique values 47
Mode “- Déménagement de ma chambre : passage du 1er étage au rez de chaussé, afin qu’elle soit de plein pied. - Trous dans le mur pour faire passer les tuyaux d’oxygène.”

  • Observed factor levels: "- Déménagement de ma chambre : passage du 1er étage au rez de chaussé, afin qu’elle soit de plein pied. - Trous dans le mur pour faire passer les tuyaux d’oxygène.", "Aménagement de la chambre, lit adapté", "AMENAGEMENTS PRATIQUES", "Avoir une salle de sport", "baignoire dans la salle de bain et aménagement d’un bureau avec tous les médicaments", "Chambre de pleins pieds", "CHAMBRE PARENTALE AU REZ DE CHAUSSEE", "Changer les moquette pour du parquet a cause de la poussière", "demenager, pour me rapprocher de l hopital et centre de greffe car je suis hospi a paris", "Douche au lieu de baignoire", "Enlèvent moisissures", "Faciliter au maximum les accès", "Faire plus de ménage pour éviter poussière et ce genre de chose", "installation d’une chambre, salle de bain au rez-de-chaussée, avec norme Handicap", "Installation d’une VMC", "isolation rénovation cuisine rénovation sanitaires", "Isolation. Enlever toutes les moquettes (murs et sols) pour les remplacer par du linoleum et de l’intissé à peindre.", "Je sens parfois des odeurs de cigarettes, le logement n’étant pas isolé de façon idéal . J’envisage donc de faire/refaire certains joints pour éviter que la fumée de cigarette ne m’atteigne (ne sachant pas s’il ne s’agit que d’odeur ou si les composants toxiques passent également).", "la mise en place de Climatisation, je souhaite avoir une piece de soin,", "lors de perfusion une piece est requisitionné pour les soins uniquement", "Maison avec peu d’escalier, création d’une salle de bain et d’une chambre en rez de chaussée", "maison neuve (humidité dans l’ancienne maison). ouverture plus grande adaptées aux handicapées.", "Meubles pour les traitements pour pouvoir les protéger de la poussière.", "Modification du système de chauffage (actuellement grilles pains pas bien bon côté respi). Installation clim.", "Nettoyage de l’aeration, changement des chauffages.", "Nous avons faire construire une entrée de pleins pieds pour les cas d?encombrement et de grosse fatigue.", "Nous avons tout aménagé au rez de chaussée pour que j’évite de monter les escaliers à l’époque où j’étais sous oxygène et VNI. L’étage nous sert de rangement mais je n’ai pas besoin d’y monter fréquemment.", "PEINTURE FONGICIDE", "Plain pied Chambre en plus à disposition pour les soins et oxygène", "Pose d’une VMC Remplacement du chauffage (poêle à fuel) Mise en place de climatisation Changement des fenêtres", "Prévoir de la place pour les cures d’antibiotiques à domicile (nombreux cartons, étagère,table) Prévoir de la place pour un vélo d’appartement, un gros ballon de rééducation Prévoir de la place pour nettoyer et faire sécher les aérosols et autres dispositifs (PEP? flutter, rhinohorn, rhinolaveur,…)", "PURIFICATEUR D’AIR CLIMATISEUR", "RDC", "Refaire la salle de bain", "remplacer les vieux volets par des volets roulants électriques.", "Retrait des tapisseries sur le mur et de la moquette", "salle de bain insalubre", "SALLE DE SOINS CABINET DE TOILETTE ADAPTE ACCESSIBILITE ETAGE", "Salle de sport et de soin", "Suppression de toutes les moquettes. Pose d’aérateur sur les fenêtrs", "Un espace réel dédié aux médicaments, aérosols et toute la place que cela prend", "Une chambre au rez de chaussé pour la bombonne d’oxygène.", "une chambre en bas", "Une pièce consacrée aux soins Une baignoire", "une place dans le salon pour effectuer mes cures ATB et un espace de stockage/pharmacie assez conséquente", "Une salle de soins avec table d?examens", "VMC".

lo_an_logement

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 126 (27.75 %)
Number of unique values 34
Median 2014
1st and 3rd quartiles 2009; 2017
Min. and max. 1981; 2019

lo_demenag

Feature Result
Variable type integer
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Number of unique values 2
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Min. and max. 0; 1

lo_demenag_cause_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 97.14 % missing observations.

lo_demenag_cause_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 97.58 % missing observations.

lo_demenag_cause_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 74.45 % missing observations.

lo_demenag_cause_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 343 (75.55 %)
Number of unique values 109
Mode “pour acheter”

  • Observed factor levels: "A long terme, pour me rapprocher du travail et éventuellement m’installer en couple.", "achat", "acheter une maison dans quelques années", "Afin d’avoir une pièce supplémentaire pour le stockage du matériel de soin", "Appartement plus grand quand je travaillerai", "Avoir mon chez moi dans le futur", "Avoir mon indépendance", "avoir mon propre logement", "besoin d’une chambre supplémentaire", "Car je vais partir étudier", "Changer de ville", "Cherche logement en autonomie (sans les parents)", "devenir propriétaire", "devenir propriétaire, problèmes avec le bailleur", "Emménagement à l’issue des travaux de rénovation. Aucun rapport avec la mucoviscidose.", "Enfants", "Être indépendant des parents et pouvoir inviter des amis librement, proche d’un futur employeur quand la santé le permettra (pour le moment, je privilégie la santé car celle-ci s’était dégradée lorsque je travaillais) et des commodités (sports, loisirs, soins…..). Difficulté d’acquisition d’un bien en location ou à l’achat à cause des contraintes liées à la fébrilité des intervenants immobiliers et à la fragilité des problèmes de santé qui ne permet pas d’avoir les garanties nécessaires pour être éligible et aux nombreuses barrières", "etre independent", "Être proche de mon travail.. Changement d’air", "greffée je peux et souhaite être plus indépendante", "habitat partagé à la campagne", "habitation loin des villes", "IL FAUDRA QUITTER LE LOGEMENT DE FONCTION UN JOUR", "indépendance", "logement + grand en vue de projet familial", "LOGEMENT HLM", "Loyer moins cher", "Loyer trop chers . Avoir mieux moins chers", "ma tante récupère son appartement je me mets en colloc avec des amis", "Maison indépendante", "maison plus grande", "Mobilité de travail dans le doubs", "mutation de mon pére a toulon", "Mutation Professionnelle à venir", "Par envie", "partir à l’étranger", "pas pour des raisons médicales", "plus d’espace, s’éloigner de la pollution de Paris", "plus grande maison", "Plus près de la campagne", "Pour acheté une maison plus grande.", "pour acheter", "Pour acheter", "pour acheter plus grand Je souhaiterais être aidée pour des informations sur les assurances des prêts", "Pour acheter pour avoir plus grand", "pour acheter un logement plus grand", "pour acheter un maison. J’emprunte sur 22 ans et je fais de fausses déclarations aux banques.", "pour aller dans la maison dont je suis propriétaire", "Pour aller vivre à la campagne", "pour avoir mon chez moi", "Pour avoir mon indépendance.", "Pour avoir mon propre appartement", "Pour avoir plus de place pour adapter mes soins, avoir plus d’espace pour ranger les appareils et médicaments. Actuellement tout est stocké dans la future chambre d’un bébé souhaité Et nous voudrions avoir une maison, a la campagne…mais le prêt serait plus important, donc j’ai peur de galérer à nouveau pour l’assurance de prêt qui a été 1 parcours laborieux la 1ere fois.", "Pour avoir plus de tranquillité et me rapprocher de ma famille", "Pour avoir un logement au RDC car là je suis au 1ier étage et c’est difficile par moment. Trop de bruit par rapport à mes voisins du coup je dors mal, et le sommeil est important !", "pour avoir un logement sur un seul niveau", "Pour avoir un loyer moins élevés.", "pour avoir une maison", "Pour changer de cadre de vie,se rapprocher de la campagne", "Pour construire notre maison dans plusieurs années.", "Pour continuer mes études dans une autre ville, où se trouve le diplôme d?État que j’envisage.", "Pour des raisons de confort personnel", "pour des raisons pécuniaires , trop de charges dû au mensualité du prêt et de l’assurance du prêt", "pour devenir propriétaire", "Pour du changement ou pour mes etudes", "Pour emménager après mon mariage en septembre avec mon fiancé", "pour emménager avec mon ami actuel", "Pour envisager un bébé d?ici quelques années", "Pour être indépendante", "Pour être près de l’université", "Pour me rapprocher de la mer, dans une région un peu moins polluée (Bretagne) qui sera un bénéfice pour ma greffe à venir. (Meilleur cadre de vie également)", "pour me rapprocher du CRCM et de l’ecole", "pour mes études", "Pour mes études", "POUR PLUS DE CONFORT", "pour plus grand", "Pour plus grand", "pour pouvoir avoir mon chez moi et ne plus vivre chez mes parents .", "Pour prendre mon indépendance", "Pour quelque chose de plus grand", "Pour réduire mon temps de trajet domicile-travail. Je passe un temps incroyable dans les bouchons matin et soir à cause de l’éloignement du centre ville. Ca me rajoute beaucoup de fatigue et de stress. J’ai donc le choix de changer de travail ou d’attendre de pouvoir changer de logement (d’ici 4 ans environ).", "pour une meilleure qualité de vie (logement plus grand / avec plus de pièces, dans un environnement qui nous plaît davantage et éventuellement un peu plus éloigné de la pollution urbaine).", "Pour vivre avec mon copain", "Pour vivre en campagne", "Pour vivre en couple", "Pour vivre en ville", "Pour vivre et avoir un logement avec mon concubin", "Prendre mon indépendance.", "Prendre plus grand pour avoir une chambre supplémentaire.", "Quand j’aurai un travail possibilité d’emménager avec mon cheri", "Quartier moins bruyant et moins pollué", "Quitter domicile familial", "raison economique pour une region moins chére", "raison financière", "Raison indépendante de la maladie", "Raisons personnelles", "Rapprochement familiale", "RAPPROCHEMENT FAMILLE ET CAMPAGNE", "Rejoindre mon Mari en logement de Gendarmerie dans le 89", "separation", "Souhait d’une maison avec cour et sans humidité", "souhaite vivre à la campagne", "Surface plus importante", "travail", "Trop petit.", "Un appartement au rdc où 1er étage maximum", "Vie privée", "Vivre indépendamment", "Vivre seuls".

lo_emprunt_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 91.41 % missing observations.

lo_emprunt_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 79.96 % missing observations.

lo_emprunt_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 89.65 % missing observations.

lo_emprunt_4

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 95.59 % missing observations.

lo_emprunt_5

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 93.39 % missing observations.

lo_emprunt_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 55.51 % missing observations.

lo_emprunt_precis

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 435 (95.81 %)
Number of unique values 19
Mode “assurance proposée à prix très élevé et couvrant seulement le risque accident”

  • Observed factor levels: "assurance proposée à prix très élevé et couvrant seulement le risque accident", "Assurance. En 2007 la convention AERAS n’était pas votée. Que nous avons trouvé en nous rapprochant de l’association ACARAT.fr et qui nous a mis en relation avec un courtier d’assurance qui nous a permis d’assurer le capital emprunté. Depuis nous avons revendu ce bien.", "Cela a été très très difficile, par contre pour travailler à plein temps et payer mes impôts pleinement cela ne pose aucun problème.", "des ouvertures d’assurances vies et de comptes épargne en échange de l’acceptation du prêt", "en fait, je suis découragée par les assurances, risques et surprimes, j’ai abandonné. Mon compagnon étant propriétaire, pour le moment, nous ne faisons aucune démarche pour acheter quelque chose ensemble", "Financière", "FINANCIERE DU FAIT D’UN REVENU AMOINDRI PAR LE TRAVAIL A TEMPS PARTIEL DANS UNE REGION OU L’ACCESSION A LA PROPRIETE EST CHERE", "Financières", "Il manque : Non car vous n’avez pas dit à la banque que vous aviez la muco", "Interdit de faire une assurance décès", "Non assurée, crédit sur mon ami.", "notre âge, à moi et mon mari !", "pas d’assurance du tout pour moi refusé a tout les niveaux d’AERAS", "Prêt achat appartement accordé uniquement car ma mère c’est portée caution. Refus d’assurance pour raison de santé un greffé en 2009 est mort en 2011 m’a expliqué oralement ma banquière en 2012 (environ). Passer par la Convention AERAS revenait beaucoup trop cher, le coût du prêt était d’environ 10 à 15 %, contre 3,5% pour un bien-portant. Pas de prêt supérieur à 3000,00?. Pas de prêt accordé si questionnaire médical. Et on me dit qu il ne faut pas discriminer les personnes handicapées ???", "Probleme d assurance et de caution", "PROBLEME DE TAUX TROP ELEVES", "Refus de prêt car pas d’assurance", "Seuls les revenus de mon mari ont été comptés et l’assurance décès ne concerne que lui (pas moi)", "solvabilité".

lo_occup_cause_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 91.19 % missing observations.

lo_occup_cause_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 93.61 % missing observations.

lo_occup_cause_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 74.45 % missing observations.

lo_occup_cause_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 57.27 % missing observations.

lo_occup_cause_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 265 (58.37 %)
Number of unique values 184
Mode “parce qu’il nous plaisait”

  • Observed factor levels: "-", "à l époque je ne savais pas que j ’étais malade", "achat avant naissance", "adéquation du bien avec nos aspiratons", "ancien logement humide", "appartement de ma tante facile et économique", "appartement de mes parents qui n’était plus en location", "Appartement de mon concubin", "assez de pièces pour avoir bureau pour télétravail", "Aucun lien entre choix du logement et mucoviscidose", "Aucune raison précise", "Avoir mon indépendance", "Avoir un petit terrain", "Bien placé niveau travail et hôpital", "Bonne situation géographique", "C’est le choix des mes parents", "c’était celui de mon conjoint propriétaire", "Cadre de vie, campagne, proche du lieu de travail", "Campagne", "CAMPAGNE CALME", "car il me plaisait.", "Car j?étais Hébergé", "Ce sont mes parents qui ont choisi ce logement avec comme critères : proximité du travail de mon père, des lycées-collège, des transports et de la ville… L’environnement a compté également (verdure, petite ville bien fréquentée)", "centre ville proximité commerce et écoles", "Cest la maison de mes parents", "Changement de travail dans une nouvelle région", "chez mon frere", "Choix de vie à la campagne", "CHOIX PERSONNEL SANS RAPPORT AVEC LA PATHOLOGIE", "choix stratégique par rapport au lieu de travail", "confort", "confort de vie (campagne)", "Confort familial", "CONSTRUCTION DE LA MAISON", "Coup de c?ur", "coup de c?ur, environnement, proximité des services…", "coup de coeur", "critères persos", "Dans une ville et un quartier qui me plaisait, pour ne pas avoir à faire d’allers-retours importants (si j’avais vécu en dehors de la ville), mais aussi au 1er étage pour éviter d’être essouflé en rentrant !", "distance avec mon lieu d’emploi", "du boulot", "En attendant de trouver mon premier emploi", "en fonction des lieux de travail", "Envie d’une Maison", "Etudes", "Financièrement en attendant de trouver du travail", "FINANCIEREMENT ET ETRE AU CALME", "finir mes études tranquillement", "Gratuité, travaux en 2009 pour aménager un appartement indépendant.", "Habitation saine et très bon rapport qualité prix", "héritage", "HLM ( budget )", "IDEALEMENT PLACE PAR RAPPORT AUX COMMODITES ET A NOS LIEUX DE TRAVAIL RESPECTIFS", "Il convient à mes attentes sur le plan de la propreté", "il me plaisait et a un jardin", "Il nous plaisait", "ils nous plaisaient", "indépendance", "J’aime la montagne", "JE SAVAIS PAS QUE J AVAIS LA MUCO A L EPOQUE", "JE SUIS HEBERGER A DROITE ET A GAUHE", "La campagne", "la maison nous plaisait", "La situation par rapport au travail et au cadre de vie", "lieu", "lieu de travail parental", "Lieu selon famille et emplois", "Logement acheté par mes parents lors de mon arrivée à LYON", "Logement CROUS", "Logement de mon conjoint", "logement en ville, proche du lieu de travail", "Logement occupé pendant une recherche immobilière et des travaux de rénovation dans la maison dont nous sommes propriétaires", "logement proche du lieu de travail de mon mari", "logement sain et neuf", "Maison construite à notre convenance", "Maison familliale", "manque de moyens financiers", "Me rapprocher du travail et diminuer ma fatigue", "mes études", "Mise à disposition gratuitement par mes parents.", "mon logement n’est pas adapté aux soins", "mon père est le gestionnaire locatif", "Ne pas être trop loin de mes parents", "par envie", "Par envie", "Par goût sans lien avec ma maladie", "par goût!", "Par manque de moyens financiers", "par plaisir et par commodité professionnelle", "par rapport à mon lieu de travail", "par rapport à mon lieu de travail et celui de mon conjoint", "Parce qu’il était pas loin de la maison où je vivais avant. Il n’est pas cher.", "Parce qu’il me plaisait", "parce qu’il me plaisait et qu’il est en centre-ville", "parce qu’il nous plaisait", "PARCE QU’IL NOUS PLAISAIT", "Parce que j’avais un emploi proposé", "parce que la maison et l’endroit me plaisaient", "Parcqu?il me plaisait & qu?il était en centre ville", "pas de choix en HLM", "pas pour une raison médicale!", "Placement financier", "pour avoir enfin un logement à nous et dans nos prix", "pour avoir un logement décent", "pour devenir proprétaire", "Pour être à la campagne", "Pour être avec mes parents", "Pour être près de mon travail", "pour etre proche du bouleau", "Pour être proches de notre travail", "pour l’environnement et à proximité des grands-parents", "pour le quartier", "Pour les études et travail", "Pour me rapproche de ma soeur", "Pour me rapprocher de la fac", "Pour me rapprocher de ma famille", "pour me rapprocher de ma mère et de ma soeur", "Pour me rapprocher de mon copain", "pour me rapprocher de mon lieu de travail", "pour mes études", "Pour mes études", "pour ne pas changer de kiné", "Pour qu’il soit proche de mon lieu de travail et de mon cabinet de kiné", "Pour se rapprocher du travail et des transports en commun", "POUR UNE QUALITE DE VIE", "Pour une raison de proximité avec le lien ou j’étudie", "pour vivre chez ma conjointe", "PRES DE L ECOLE", "près de ma famille", "pres du travaille", "proche de l’école", "proche de mon boulot et école de mon fils", "Proche de mon école", "proche de mon lieu de travail", "Proche de mon lieu de travail", "PROCHE DE MON LYCEE", "proche de mon travail", "PROCHE DE MON TRAVAIL", "Proche des commerces et du travail, rapport surface et prix", "Proche des transports", "proche du college", "proche du kiné respiratoire", "Proche du lieu de travail", "proche du lieu de travail, de ma famille, mes amis", "Proche du travail", "PROCHE DU TRAVAIL", "proche du travail et quartier sympa", "proche école et plein centre ville", "Proche lieu de travail", "proprete pas de moisissure,récent,situation géographique", "proximité avec le lieu de travail", "Proximité avec le lieu de travail", "proximite du lieu de travail", "Proximité famille", "proximité lieu d’étude", "proximité lieu de travail", "proximité lycée BTS", "Proximité lycée. Logement à mon gout.", "PROXIMITE TRAVAIL", "proximité travail", "Proximité Université, CRCM, Kiné", "pvrcequ’il me plait", "Qualité et confort de vie", "Raison autres que médicales", "raison financière", "Raison professionnelle", "RAPPRCHEMENT LIEU DE TRAVAIL", "Rapprochement du lieu de travail de mon conjoint", "rapprochement familiale", "rapprochement famliale", "ras", "Retrouver mes kinés compétents et me rapprocher de ma maman", "rien à voir avec la muco", "SE RAPPROCHER DE MON ECOLE", "selon nos exigences personnelles indépendantes de la maladie", "Situation géographique pour le travail et environnement", "Souhait d’un plus grand logement", "Succession", "toujours vécu ici, maison familliale", "travail", "Travail et proches", "Un 2 pièces le plus proche de Paris", "un enfant en tant que maman solo né 2012", "vivre avec mon conjoint".

lo_occup_logement

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 91 (20.04 %)
Number of unique values 6
Median 3
1st and 3rd quartiles 1; 5
Min. and max. 1; 999

lo_occup_logement_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 441 (97.14 %)
Number of unique values 13
Mode “Co propriétaire”

  • Observed factor levels: "Co propriétaire", "Comcubinage", "EN ATTENTE LOGEMENT HLM", "Hébergé par mon conjoint qui est propriétaire", "HÉBERGÉE PAR MON CONJOINT", "Je règle une indemnité à ma mère propriétaire", "Je vis actuellement chez mes parents", "Logé à titre gratuit chez mon conjoint propriétair", "logé par mon employeur", "Logement appartenant à mon conjoint", "LOGEMENT DE FONCTION", "Loyer gratuit contre service", "Mon compagnon est propriétaire".

lo_situ_dep

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 124 (27.31 %)
Number of unique values 72
Median 59
1st and 3rd quartiles 31; 71
Min. and max. 1; 974

lo_situ_logement

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 92 (20.26 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 2

lo_situ_pays

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 450 (99.12 %)
Number of unique values 3
Median 133.5
1st and 3rd quartiles 131; 203.25
Min. and max. 131; 405

lo_type_logement

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 91 (20.04 %)
Number of unique values 5
Median 3
1st and 3rd quartiles 2; 3
Min. and max. 1; 999

lo_type_logement_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 450 (99.12 %)
Number of unique values 4
Mode “Chambre dans une maison individuelle”

  • Observed factor levels: "Chambre dans une maison individuelle", "Chez mes parents", "Maison mitoyenne", "PLUS DE LOGEMENT".

lo_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 19.82 % missing observations.

id_lo_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 3
Mode “id_01_lo_05”

  • Observed factor levels: "id_01", "id_01_lo_05", "lo_05".

lo_dep_centre1

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 40 (8.81 %)
Number of unique values 29
Median 67
1st and 3rd quartiles 37; 75
Min. and max. 6; 974

lo_dep_situ_centre1

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 40 (8.81 %)
Number of unique values 2
Mode “Départements différents”

  • Observed factor levels: "Départements différents", "Même département".

qv_ad_act02

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.68 % missing observations.

qv_ad_act03

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

qv_ad_act04

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

qv_ad_act05

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.7 % missing observations.

qv_ad_act06

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 88.77 % missing observations.

qv_ad_act07

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.78 % missing observations.

qv_ad_act08

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 95.81 % missing observations.

qv_ad_act09

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.29 % missing observations.

qv_ad_act10

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.46 % missing observations.

qv_ad_act01

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.92 % missing observations.

qv_ad_act999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 99.56 % missing observations.

qv_ad_act_autre

  • The variable only takes one (non-missing) value: "Assistant social, Référent Insertion professionnel". The variable contains 99.78 % missing observations.

qv_ad_besoin

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 99 (21.81 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

qv_ad_lien

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 415 (91.41 %)
Number of unique values 4
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 6

qv_ad_type

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 400 (88.11 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1.75
Min. and max. 1; 3

qv_am_ald

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 103 (22.69 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

qv_am_complement

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 106 (23.35 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

qv_am_rac

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 116 (25.55 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

qv_am_rac_montant

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 350 (77.09 %)
Number of unique values 24
Median 30
1st and 3rd quartiles 15; 70
Min. and max. -9; 300

qv_am_rac_pour_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 77.09 % missing observations.

qv_am_rac_pour_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 91.85 % missing observations.

qv_am_rac_pour_3

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 94.05 % missing observations.

qv_am_rac_pour_4

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.04 % missing observations.

qv_am_rac_pour_5

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 97.58 % missing observations.

qv_am_rac_pour_6

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.26 % missing observations.

qv_am_rac_pour_7

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 91.41 % missing observations.

qv_am_rac_pour_8

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 89.65 % missing observations.

qv_am_rac_pour_9

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 92.95 % missing observations.

qv_am_rac_pour_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 96.7 % missing observations.

qv_am_rac_pour_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 439 (96.7 %)
Number of unique values 15
Mode “acupuncture, ostéopathie”

  • Observed factor levels: "acupuncture, ostéopathie", "Appareils Auditives", "BOUTEILLES D EAU", "Chriropratie, vitamines…", "dentiste", "déplacement médicale", "Frais de déplacement avec véhicule personnel", "hépar (eau)", "Médicaments prescrits, non remboursés, nécessaires", "osteopathe", "ostéophate", "pile et produits nettoyants pour appareils auditif", "soins : ostéopathe - naturopathe", "soins parrallèles ostéo kinésiologue", "Vitamines, micro-kinésithérapie,ostéopathe,voyage".

qv_am_regime

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 103 (22.69 %)
Number of unique values 8
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 4
Min. and max. 1; 999

qv_am_regime_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 435 (95.81 %)
Number of unique values 19
Mode “caisse de prevoyance sncf”

  • Observed factor levels: "caisse de prevoyance sncf", "Caisse de prevoyance sncf", "Caisse des Français à l’Etranger &régime irlandais", "CAISSE MONEGASQUE", "CAMIEG", "CMU Frontalier", "Cpam", "CPAM", "CPR", "EDF Camiege", "MGEN", "Régime des IEG", "Regime local", "Régime local (Alsace-Moselle)", "Régime local Alsace Moselle", "régime local Alsace-Moselle", "Régime minier", "Sécurité sociale", "SNCF".

qv_am_type_1

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 33.92 % missing observations.

qv_am_type_2

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 97.8 % missing observations.

qv_am_type_999

  • The variable only takes one (non-missing) value: "1". The variable contains 98.02 % missing observations.

qv_am_type_autre

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 446 (98.24 %)
Number of unique values 8
Mode “assurance perte de salaire”

  • Observed factor levels: "assurance perte de salaire", "banque", "Banque", "cmu", "CMU", "MACSF", "Mutuelle des IEG", "sécurité sociale".

qv_commentaires

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 402 (88.55 %)
Number of unique values 50
Mode “RAS”

  • Observed factor levels: "-", "Aucun", "aucun commentaire", "certain médicament ne sont pas pris en charge ( vitamines)", "Comme évoqué plus tôt, je suis plutôt épargnée niveau santé. Je me suis portée presque comme un charme durant toute mon enfance grâce au climat montagnard. Le fait d’habiter en ville depuis mes 18 ans (et de travailler depuis quelques années) a un peu compliqué mon rapport à la maladie. Je me sens plus fragilisée et exposée, moins disponible pour m’occuper de moi aussi. J’ai du mal à suivre correctement mes soins, qui se cumulent aussi au fil des années et en fonction des médecins rencontrés. J’ai beaucoup de difficultés à accepter la médication, bien qu’elle m’aide au quotidien. Ma muco évolue un peu… alors que je souhaiterais plutôt la diminuer voire l’exclure, comme un déni. J’appréhende aussi de plus en plus les effets secondaires sur mon organisme. Je suis plutôt une adepte des médecines douces… Malheureusement ! Toutefois, j’ai conscience de ne pas être à plaindre, loin de là. Et les médecins et kinés de l’hôpital me le rappellent aussi à leur façon… pas toujours délicate. Mais je me situe à une limite désagréable entre touchée et épargnée, qui est difficile à vivre. Je ne me sens pas légitime en tant que muco, mais mes relations avec l’extérieur (au travail surtout) me renvoient vivement le fait que je suis plus fragile que les autres et que ça se voit (enfin, que ça s’entend). Par contre ça ne m’empêche pas de profiter : manger ce que je veux (merci aux médicaments sur ce coup-là), avoir des activités, sortir entre amis, faire de nouvelles rencontres, etc. Et pour partir en vacances, il faut juste que l’hygiène reste correcte, ça reste un critère à respecter. Même si ça agace mon conjoint qui rêverait de partir parcourir le monde en camion…", "Concernant l’onglet Santé il est dommage de pas pouvoir plus de choix car en général ça va pour la mobilité mais par moment j’ai besoins d’aide", "Concernant le reste à charge il y a un forfait de 1? qui se cumule au fil du temps et qui est accessible sur le compte ameli. Ce n’est pas un paiement mensuel mais au bout de plusieurs années un rappel se fait: récemment j’ai dû payer environ 50? et sur mon compte en ligne il est indiqué environ 100? que je dois à la Cpam.", "Dans la partie santé , à la dernière question […] vous est-il déjà arrivé au cours des 12 derniers mois de refuser… , j’ai choisi d’ annuler la réponse pour les questions qui ne s’appliquaient pas à mon cas à l’heure actuelle (ex : complément alimentaire ou transplantation). En effet, je ne peux ni refuser, ni ne pas refuser . L’utilisation de cette case annuler la réponse manque de clarté et je ne sais pas si je l’ai utilisée quand il le fallait… Dans cette partie qualité de vie du questionnaire, je m’attendais à avoir des questions sur le fait que je sois heureux ou non (items gradués), que j’ai eu l’impression d’atteindre ou non mes objectifs de vie, que la muco m’ait ou non empêché d’atteindre ces objectifs, que la muco ait ou non participé à choisir mes objectifs de vie. Bref, le retentissement de la maladie sur mes choix notamment, ce qui est important dans la qualité de vie. Je suis réellement déçu par les questions posées. Avez-vous pu bénéficier des avis et de la participation du Conseil des Patients de l’association Vaincre à ce questionnaire ??", "Depuis la greffe, mon état de santé et ma qualité de vie se sont considérablement améliorés. Excepté mes médicaments et mon suivi, je mène une vie normale.", "en general ca va mais des que je fais des efforts prendre une douche ou meme de m’habiller je suis essoufle et doit prendre 5 minutes de recuperation.", "Etant donné mon âge, je n’ai pas à me plaindre", "Étant greffée depuis bientôt 8 ans, je ne suis plus concernée par les compléments alimentaires, cures, kine….", "Greffé en 2004", "Il est difficile d’évaluer le montant mensuel du RAC", "j’ai des restes à charge avec mes médicaments mensuels mais je ne sais pas combien. En général l’assurance maladie fait le point une fois par an (lors d’un remboursement elle soustrait ce que je dois) Je ne sais pas évaluer ce que ça représente à l’année mais moins de 100?", "j’aimerais discuter davantage avec certains spécialistes en nutrition, spécialisés dans la mucoviscidose, car je suis persuadée que certains produits alimentaires (nutriments) ne sont pas adaptés et favorisent l’augmentation et l’épaississement du mucus, ce qui est très gênant ! et certains aliments ne devraient peut-être pas être ingérer lorsque le pancréas ne fonctionne plus malgré les créons pris en grande quantité.", "Je fais appel à une aide-ménagère subventionné par VLM pour m’aider dans mes tâches ménagères courantes. 2h par semaine", "Je fais régulièrement une demande d’aide financière à l’association Vaincre la mucoviscidose, plutôt que de demander de l’aide financière à ma famille.", "Je n’ai appris que le mois dernier que l’association Vaincre la mucoviscidose pouvait aider à financer les cours de sport et la mutuelle", "Je ne réalise pas trop la gravité de la maladie car je me porte très bien.", "Je ne sais pas exactement le montant restant a charge car la MGEN me le decompte sur les remboursements suivants", "Je ne sais pas si on en parle plus loin mais le rapport avec les traitements / cure et est-ce que la qualité de vie a évolué ces 2-5 dernières années ?", "JE NE SUIS PAS DANS LES CAS EXTREMES DE LA MALADIE MAIS JE QUALIFIERAI MA VIE DE PLUTOT DESOEUVRER SUR LE PLAN SOCIAL,FAMILLIALE ET PROFESSIONNELLE,PAS TRES OPTIMISTE POUR L AVENIR,LA SANTE M A TERRASSER,BEAUCOUP DE CONTRAINTE ET D INCONFORT LIER A LA MALADIE?GROSSE IMPACTE SUR LE PSYCOLOGIQUE,DEPUIS 2012 J AI ACCUMULER DES PATHOLOGIES DIVERSES", "je peux marcher, mais je rencontre tout de même des difficultés d’essoufflement, je suis obligée de faire doucement quand même. je travaille à plein temps, mais rencontre de gros moment de fatigue. Nous ne pouvons toutefois par nous permettre de gagner moins, c’est la raison pour laquelle je ne réduis pas mon temps de travail pour le moment.", "Je sais que cette maladie es-tu ne maladie mortelle. Est La vie est dure mes je battre pour ça pour vivre mieux.", "Je suis encore a la charge de m parents", "JE SUIS RELATIVEMENT AUTONOME MAIS MON RYTHME DE VIE ET TOUTES MES ACTIVITES PROFESSIONNELLES OU PERSONNELLES SONT CONDITIONNEES ET ADAPATEES A LA MALADIE", "Je vis chez mes parents", "La muco coute chere au quotidien… De + en + de soins obligatoires pour nous ne sont pas remboursés, car considérés comme du luxe (ex : Probiologue, ultra levure, stérimar et autres, kit de muco kiné etc…). Le coût monte vite. Rajouté a cela, si on veut etre en forme, il faut manger sainement et beaucoup pour ne pas maigrir, ce qui revient cher, et en plus faire du sport…un abonnement à la salle chez moi c’est 400?/l’année…certes c’est 1 loisir, mais indispensable pour 1 muco. Rajouté à cela 1 mutuelle (MGEN) qui coute chère et rembourse mal, et demande des cotisations annuelles, et auxquels on rajoute les 50? pour les boites de médicaments..un muco, en presque 1 mois, le quotat est fait… Par exemple, si on cumule, le tout, entre ce coté santé, et la surtaxe de l’assurance de prêt immobilier, et tout ce qu’un muco paye en supplément, autant dire que la vie est extrèmement chère malheureusement", "La question sur le refus de soins est assez mal formulée selon moi car je n’ai eut à refuser aucune rubrique car on ne m’en a pas proposé.", "Le sport est tres important pour moi. Je pratique une activité reguliere (3 à 5 fois par semaine) de la musculation, de la course à pied ou de la natation. La muco n’a presque pas d’influence sur ma vie car elle est assez cachée, notamment par les efforts fournis au quotidien.", "Les aménagements existants (carte de stationnement handicapé, carte d’invalidité pour les files d’attente, réduction dans les transports pour un accompagnateur…) sont une grande aide, dont je n’ai pas ressenti le besoin pendant longtemps mais qui s’avèrent aujourd’hui utiles et très bienvenus.", "Les médecines complémentaires. Le bien être du patient et les améliorations que apportent certaines thérapies ont un coût. Mes thérapies complémentaires me coûtent en moyenne 100 euros par mois. Huiles essentielles, argent colloïdal, vitamine C, oligo éléments. L’alimentation, bien se nourrir à un coût aussi. Le budget est doublé si on veut manger.", "Les soins dentaires sont chers, pourtant les cures d’antibiotiques à répétition, surtout en continue entre les per OS et IV sont un réel carnage.", "Mes réponses sont telles parce que j’ai été greffée en 2011, je n’ai par conséquent ni Kiné, ni cures d’antibiotiques", "Mon activité est un peu réduite suite à une prothèse totale inversée de l’épaule et mon état de santé se dégrade un peu plus avec l’âge devenant plus résistante ou allergique aux antibiotique.", "Pas d’entre deux dans l’état général de la maladie entre assez bon et mauvais …", "pas de commentaire", "Pas de commentaire", "Pas de commentaires", "Pb financement pour complément alimentation pour arriver à 3300 calories/jour et frais d’hygiène ( achats masques…. ) l’alimentaire reste prioritaire Double ALD Mucoviscidose et Diabète", "Pour la première question , je trouve mon état de santé bon pour quelqu’un ayant la mucoviscidose", "Pourquoi ne pas avoir plus approfondie la partie concernant le sport ?", "RAS", "souvent très fatigué et essouffler à l’effort. Aimerais pouvoir partir en vacances de temps en temps pour décompresser et changer d’air.", "suite a une degradation de mon etat, je suis en attente d’evaluation pour passer en Invalidité cat 2, Je vis seul, pas de famille proche geographiquement. Mon diagnostique Muco à été fait que tres tardivement (à 48 ans).", "Tous les mois je dois payer 30? de medeciaments non remboursés. De plus je rencontre quelques soucis avec le reste à charge, lorsque j’ai atteint le seuil de dépenses de soins la caisse ne me rembourse pas certains soins. Exemple: il y a 2ans mes soins dentaires n’ont pas été remboursés j’ai eu environ 100? de ma poche non remboursé et quand j’ai demandé on m’a indiqué que c’était le rattrapage des dépenses de santé.", "Transplanté bi pulmonaire depuis le 8 janvier 2005.. Tout va bien…", "vitamines parfois indispensables non remboursées, tegaderm lors des cures IV, etc…", "Vivre avec la mucoviscidose est compliqué. Dans la mesure où elle est invisible, il est très difficile pour les personnes de l’entourage (personnel et professionnel) de bien mesurer la gravité de la maladie et les difficultés qu’elle engendre. On ne communique pas assez sur la gravité de la maladie (campagnes VLM, etc…)".

qv_date_creation

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 94 (20.7 %)
Number of unique values 184
Mode “2017-11-23”

  • Observed factor levels: "2017-04-01", "2017-04-07", "2017-04-10", "2017-04-11", "2017-04-12", "2017-04-13", "2017-04-19", "2017-04-20", "2017-04-22", "2017-04-25", "2017-04-26", "2017-04-27", "2017-04-28", "2017-05-03", "2017-05-04", "2017-05-06", "2017-05-07", "2017-05-08", "2017-05-09", "2017-05-10", "2017-05-11", "2017-05-12", "2017-05-16", "2017-05-17", "2017-05-18", "2017-05-19", "2017-05-20", "2017-05-24", "2017-06-01", "2017-06-02", "2017-06-15", "2017-06-19", "2017-06-20", "2017-06-21", "2017-06-22", "2017-06-23", "2017-06-24", "2017-06-27", "2017-06-28", "2017-06-29", "2017-06-30", "2017-07-01", "2017-07-02", "2017-07-04", "2017-07-05", "2017-07-06", "2017-07-07", "2017-07-11", "2017-07-12", "2017-07-18", "2017-07-20", "2017-07-22", "2017-07-24", "2017-07-25", "2017-07-27", "2017-08-01", "2017-08-03", "2017-08-08", "2017-08-14", "2017-08-17", "2017-08-20", "2017-08-30", "2017-09-06", "2017-09-07", "2017-09-20", "2017-09-21", "2017-09-25", "2017-09-27", "2017-10-05", "2017-10-26", "2017-10-29", "2017-11-02", "2017-11-13", "2017-11-18", "2017-11-20", "2017-11-21", "2017-11-23", "2017-11-24", "2017-11-26", "2017-11-27", "2017-11-28", "2017-11-30", "2017-12-04", "2017-12-07", "2017-12-11", "2017-12-12", "2017-12-13", "2017-12-15", "2017-12-19", "2017-12-21", "2017-12-22", "2017-12-27", "2017-12-28", "2018-01-02", "2018-01-04", "2018-01-14", "2018-01-23", "2018-01-27", "2018-01-30", "2018-01-31", "2018-02-01", "2018-02-04", "2018-02-08", "2018-02-11", "2018-02-12", "2018-02-14", "2018-02-16", "2018-02-20", "2018-02-25", "2018-02-26", "2018-03-09", "2018-03-11", "2018-03-12", "2018-03-28", "2018-04-16", "2018-04-29", "2018-05-03", "2018-05-04", "2018-05-13", "2018-05-16", "2018-05-31", "2018-06-26", "2018-07-26", "2018-07-30", "2018-08-09", "2018-09-04", "2018-11-22", "2018-11-23", "2018-11-24", "2018-11-26", "2018-11-27", "2018-11-28", "2018-11-30", "2018-12-02", "2018-12-03", "2018-12-04", "2018-12-06", "2018-12-10", "2018-12-11", "2018-12-12", "2018-12-13", "2018-12-15", "2018-12-16", "2018-12-17", "2018-12-21", "2018-12-24", "2018-12-26", "2018-12-27", "2018-12-28", "2018-12-29", "2018-12-30", "2018-12-31", "2019-01-01", "2019-01-02", "2019-01-03", "2019-01-04", "2019-01-05", "2019-01-06", "2019-01-08", "2019-01-09", "2019-01-10", "2019-01-13", "2019-01-14", "2019-01-15", "2019-01-16", "2019-01-17", "2019-01-18", "2019-01-19", "2019-01-21", "2019-01-22", "2019-01-23", "2019-01-25", "2019-01-27", "2019-01-29", "2019-01-30", "2019-02-01", "2019-02-05", "2019-02-14", "2019-02-17", "2019-02-18", "2019-02-26", "2019-02-27", "2019-03-12", "2019-03-30".

qv_sa_activites

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 96 (21.15 %)
Number of unique values 3
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 3

qv_sa_antibio

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 100 (22.03 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

qv_sa_anxiete

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 98 (21.59 %)
Number of unique values 3
Median 2
1st and 3rd quartiles 1; 2
Min. and max. 1; 3

qv_sa_autonomie

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 95 (20.93 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 2

qv_sa_compl

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 109 (24.01 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

qv_sa_douleurs

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 97 (21.37 %)
Number of unique values 3
Median 2
1st and 3rd quartiles 2; 2
Min. and max. 1; 3

qv_sa_etat

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 121 (26.65 %)
Number of unique values 7
Median 3
1st and 3rd quartiles 2; 3
Min. and max. 1; 99

qv_sa_hospi

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 108 (23.79 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

qv_sa_kine

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 103 (22.69 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

qv_sa_medic

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 96 (21.15 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

qv_sa_mobilite

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 97 (21.37 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 1; 2

qv_sa_transp

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 140 (30.84 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

qv_sc_aide_materielle

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 103 (22.69 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

qv_sc_contacts

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 97 (21.37 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

qv_sc_difficultes

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 108 (23.79 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

qv_sc_heberger

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 100 (22.03 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

qv_sc_spectacle

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 97 (21.37 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 0; 1
Min. and max. 0; 1

qv_sc_sport

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 99 (21.81 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

qv_sc_travailleur

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 104 (22.91 %)
Number of unique values 2
Median 0
1st and 3rd quartiles 0; 0
Min. and max. 0; 1

qv_sc_vacances

Feature Result
Variable type integer
Number of missing obs. 98 (21.59 %)
Number of unique values 2
Median 1
1st and 3rd quartiles 1; 1
Min. and max. 0; 1

qv_type

  • The variable only takes one (non-missing) value: "P". The variable contains 20.7 % missing observations.

id_qv_cat

Feature Result
Variable type character
Number of missing obs. 0 (0 %)
Number of unique values 3
Mode “id_01_qv_06”

  • Observed factor levels: "id_01", "id_01_qv_06", "qv_06".

Report generation information:

  • Created by: Alice Thomassin (username: alicethomassin).

  • Report creation time: Tue Jul 22 2025 14:59:18

  • Report was run from directory: /Users/alicethomassin/THOA_MF

  • dataMaid v1.4.2 [Pkg: 2025-04-13 from CRAN (R 4.5.0)]

  • R version 4.5.1 (2025-06-13).

  • Platform: aarch64-apple-darwin20(Europe/Paris).

  • Function call: dataMaid::makeDataReport(data = df, mode = c("summarize", "visualize", "check"), smartNum = FALSE, file = "codebook_df.Rmd", checks = list( character = "showAllFactorLevels", factor = "showAllFactorLevels", labelled = "showAllFactorLevels", haven_labelled = "showAllFactorLevels", numeric = NULL, integer = NULL, logical = NULL, Date = NULL), listChecks = FALSE, maxProbVals = Inf, codebook = TRUE, reportTitle = "Codebook for df")